Evaluar y atender la diversidad de los alumnos desde las inteligencias múltiples
Bibliographic record
Abstract
Validar el modelo de evaluación de la competencia cognitiva de los alumnos de los primeros niveles instruccionales diseñado por Gardner. Identificar alumnos con posible excepcionalidad intelectual siguiendo los criterios establecidos por Gadner y cols. (1998) Krechevsky y Gardner (1990) desde la Teoría de las Inteligencias Múltiples (Castelló y Batlle, 1998). La investigación se realiza con 294 alumnos de Educación Infantil (5 años) y primer ciclo de Primaria, pertenecientes a 3 centros de las provincias de Murcia y Alicante. La selección de la muestra es intencional (centros públicos y privados concertados, dos urbanos y uno semiurbano) La situación socioeconómica de las familias abarca el rango típico. El estudio se realiza en dos fases, en la primera se evalúa la competencia cognitiva de los alumnos de los primeros niveles instruccionales utilizando el modelo de Gardner y cols. (1998) En esta parte se procede a la estimación de las características psicométricas de las actividades propuestas por el citado autor para valorar dicha competencia y se determinará la validez estructural del modelo teórico de Gardner, las características cognitivas de los participantes y la existencia de diferencias entre grupos de nivel y sexo mediante la estadística descriptiva y diferencial. En la segunda fase se identifica a los alumnos excepcionales (precoces, superdotados y/o talentosos) utilizando un protocolo de identificación propuesto por el profesor Castelló (1998) y el propio Gardner. Se determinará su número y el tipo de excepcionalidad que presentan. Batería de Aptitudes Diferenciales y Generales (Yuste, Martínez Arias y Galve, 1998) Actividades de Evaluación de las Inteligencias Múltiples (Gardner y cols., 1998) Estilos de Trabajo, Protocolo de Gardner revisado y adaptado en la Universidad de Murcia. Inventario de Competencia Social. Cuestionario de Inteligencia Emocional (Chiriboga y Franco, no publicado) Test sociométrico de González Alvarez (1990) Test de Pensamiento Activo de Torrance (1974). Análisis descriptivo (sobre las puntuaciones totales de cada inteligencia como medias, desviaciones estándar y porcentajes) correlacional y diferencial. Análisis factorial para establecer la validez de constructo de las escalas de valoración. Se pretende encontrar un pequeño número de factores que expliquen la varianza observada en el total de las variables expuestas y confirmar o no los datos obtenidos en anteriores investigaciones. Fiabilidad de cada escala mediante el coeficiente de consistencia interna alfa de Cronbach. Análisis diferencial mediante pruebas 't' de diferencia de medias para muestras independientes sobre las puntuaciones totales en las escalas de valoración de cada inteligencia en las variables sexo y nivel educativo. Programa SPSS/PC ver.11.1. 1.El número de inteligencias en las que los alumnos manifestaron mayores destrezas es igual al número de inteligencias en las que los alumnos presentan mayor dificultad 2.La varianza total muestra cómo los siete primeros componentes explican el 64.056 por ciento de la variabilidad total 3.Los coeficientes de fiabilidad para las distintas escalas oscilan entre moderados y altos 4.El análisis diferencial comprueba que, a mayor edad, mayor competencia cognitiva. La filosofía de la Inteligencias Múltiples es muy prometedora para los alumnos con necesidades educativas especiales, provenientes de ambientes desfavorecidos, niños que pueden ser brillantes y muy capaces en ámbitos que los programas educativos tradicionales pasan por alto, siempre que se les dé la oportunidad de trabajar en las áreas en las que destacan.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".