rol de las imágenes mentales en la educación imaginativa y ecológica
Bibliographic record
Abstract
Este artículo explora cómo podrían contribuir las imágenes mentales evocadas mediante la palabra a mejorar el aprendizaje de contenidos en todo el currículum y cómo podrían ayudar a desarrollar en los estudiantes la comprensión ecológica: ese profundo sentido de conexión con un mundo vivo y el cuidado y preocupación de vivir de una manera diferente en él. Pretendo explicar las razones por qué es necesario abordar con mayor profundidad las imágenes mentales en los procesos de aprendizaje, tomando como referencia el trabajo de Elliot Esiner y Kieran Egan. El artículo concluye con una discusión de las implicancias pedagógicas que tiene el diseñar experiencias pedagógicas basadas en el involucramiento de estudiantes y profesores desde la creatividad con los contendidos del currículum, que resultan más significativas y motivadoras para los estudiantes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".