UTILIZAÇÃO DE AMBIENTES VIRTUAIS DE ENSINO E APRENDIZAGEM: UM COMPARATIVO ENTRE DIFERENTES MODALIDADES DE ENSINO PARA JOVENS E ADULTOS DO IFTO – CAMPUS PALMAS
Notice bibliographique
Résumé
O grande avanço tecnológico associado ao barateamento dos equipamentos de informática proporcionou a oportunidade de ampliar os horizontes do ensino tradicional para além do espaço físico da sala de aula. Diante deste panorama, tornou-se necessário organizar novas experiências educacionais em que se introduzam tecnologias que possam ser utilizadas em processos cooperativos de aprendizagem, tornado-a mais significativa na medida em que maior for o grau de interação e comunicação entre os participantes do processo. A integração entre professor-aluno pode ser positivamente alterada pelo uso criativo dessas tecnologias, mas para que isso aconteça é importante haver incentivo e treinamento necessário, para que os professores passem pela experiência deste contato e tornem-se multiplicadores, expandindo essas experiências para seus alunos. Quanto maior o contato com a tecnologia por parte dos professores, maior será a incorporação de novos ambientes e a utilização de ferramentas virtuais como forma de ampliar positivamente o processo de ensino e aprendizagem. Para que isso aconteça, é importante que esse aluno receba o direcionamento que lhe proporcione uma busca correta em razão da sua formação. Neste contexto, o professor deve apresentar-se como mediador e facilitador no processo de interação, propiciando momentos de construção coletiva.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».