Multiple intelligences theory applied to environmental education in inclusive settings

Abstract

This paper reports a pre-service teaching experience, which combined the multiple intelligences theory with environmental education, in the context of a macro design-based research, with the mediation of a learning community through collaborative research. In this methodological framework, the teacher designed and applied a strategy about water with a group of 25 first grade students, including some children with functional diversity (Attention Deficit Disorder –ADD–, learning disabilities without diagnosis, and blindness). This was so designed to respond to the diversity of children in terms of ways of learning, and facilitate its diverse expressions, as well as to seek environmental literacy. The teacher’s achievements in the classroom are thus exposed with regards to teaching about water resources, drawing on the theory of multiple intelligences, together with the implications that collaborative research has for initial teacher preparation.

Uno de los principales objetivos de los programas de prevención del consumo de drogas es retrasar la edad de inicio del consumo de sustancias. Lo que se denomina iniciación temprana, que generalmente ocurre en adolescentes menores de 15 años, es un predictor destacado de trastornos por uso de sustancias más adelante en la edad adulta. Las causas del inicio temprano son complejas y multifacéticas y esto ha llevado a la identificación de un rico conjunto de factores de riesgo y protección que influyen en la edad de inicio. No obstante, hay poco conocimiento sobre la interdependencia de estos factores en su impacto en la iniciación temprana. Este artículo aborda esta cuestión aplicando el Análisis de Correspondencias Múltiples a datos sobre factores de riesgo y protección familiares, comunitarios y sociales de más de 1200 adolescentes. Encontramos que la comunidad y, en menor medida, los factores sociales son los más claramente asociados con la iniciación temprana y comparamos nuestros resultados con los obtenidos de los análisis de regresión lineal de los mismos datos que no incorporan la interdependencia y encuentran resultados opuestos. Discutimos las diferencias entre las regresiones lineales y MCA para evaluar la interacción de los factores de riesgo y protección y las implicaciones de nuestros hallazgos para la política de salud y el diseño de intervenciones de prevención destinadas a retrasar la edad de inicio.