Construção de tecnologias educativas como forma de educação em saúde para a prevenção da Covid-19: relato de experiência
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Relatar a construção de duas tecnologias educacionais com o tema de “Orientações para a limpeza terminal de transportes coletivos e individuais e uso de Equipamentos de Proteção Individual (EPI) necessário ao trabalhador de limpeza para a prevenção da Covid-19” como forma de combate a pandemia. Relato de Experiência: O presente trabalho trata-se de um estudo descritivo, do tipo relato de experiência, especificamente, sobre a criação de um vídeo e de uma cartilha informativa como forma de combate a covid-19, sendo que tal experiência aconteceu em seis etapas: pesquisa bibliográfica, escolha do tipo de tecnologia, linguagens e recursos gráficos adequados ao público alvo, elaboração da cartilha, elaboração do vídeo e publicação das mídias em aplicativos e redes sociais. Após a divulgação das mídias, foi possível perceber que as mesmas foram bem recebidas pela população. Considerações Finais: Concluiu-se que as tecnologias educacionais virtuais elaboradas são de suma importância para o combate da pandemia de covid-19, uma vez que ações de educação em saúde comunitárias não são eficientes em virtude da fácil contaminação do vírus e necessidade de redução de aglomerações.
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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 | 0,015 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,019 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».