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Enregistrement W3012235037 · doi:10.15332/25005421/5465

Educação Integral, Híbrida e Inclusiva na perspectiva Construcionista, Contextualizada e Significativa (CCS)

2019· article· pt· W3012235037 sur OpenAlexaff
Klaus Schlünzen, Elisa Tomoe Moriya Schlünzen, Jeong Cir Deborah Zaduski, Sandra Giovina Ponzio, Maria Claudia Leme Lopes da Silva

Notice bibliographique

RevueRevista Interamericana de Investigación Educación y Pedagogía RIIEP · 2019
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Digital Technologies
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPedagogySociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nas demandas do século 21, a escola ultrapassa a dimensão do desempenho acadêmico proveniente da acumulação de conteúdos, na direção de um conhecimento mobilizador que exige uma posição protagonista do estudante, isto é, uma possibilidade de saber e fazer. Essa configuração requer um currículo referenciado em competências e, todavia, as competências cognitivas, por si só, não são suficientes para formar esse estudante capaz de enfrentar os desafios do século 21, daí a emergência de uma Educação Integral que vise o desenvolvimento pleno, por meio de competências cognitivas e socioemocionais. O reconhecimento dos prejuízos da fragmentação do conhecimento e da supervalorização da dimensão racional revelou, no campo educacional, a necessidade de ações de integração curricular e de abordagens que promovam o desenvolvimento pleno - cognitivo e socioemocional, mediado pelo uso das tecnologias digitais. A formação de professores com estas competências na perspectiva Construcionista, Contextualizada e Significativa (CCS) é o foco deste artigo, que une a expertise do Instituto Ayrton Senna (IAS) na formação integral com a da equipe da Universidade Estadual Paulista (Unesp), que desenvolve pesquisa relacionadas a formação segundo esta abordagem.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,015
Communication savante0,0150,007
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,005

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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