AUTOAVALIAÇÃO DE COMPETÊNCIAS DIGITAIS DE PEDAGOGAS DE UMA ESCOLA DE CRICIÚMA/SC
Notice bibliographique
Résumé
RESUMO: A fluência do professor no uso das tecnologias digitais de comunicação e informação (TDIC) é temática recorrente em pesquisas e que tomou contornos muito particulares por conta da pandemia da COVID-19. Com o Ensino Remoto Emergencial, formato que possibilitou a continuidade da educação e mudou a prática dos professores, as competências digitais se tornaram essenciais para o trabalho docente. Diante disso, a pesquisa buscou analisar o nível de apropriação de competência digital de pedagogas do ensino fundamental anos iniciais de uma escola da rede municipal de Criciúma/SC. A opção metodológica adotada foi a pesquisa descritiva, bibliográfica e estudo de campo com abordagem quantitativa. O estudo abordou as TDIC e sua aplicação na educação, as competências digitais dos professores e a sua autoavaliação apontando instrumentos para autoavaliação. A pesquisa foi aplicada em uma escola da rede municipal de Criciúma/SC envolvendo oito pedagogas. Foi utilizado, como instrumento de autoavaliação, o Guia EduTec do Cieb. A partir da descrição do cenário pesquisado e a interpretação dos resultados pôde-se concluir que, de forma geral, os professores usam pontualmente as tecnologias como apoio ao ensino, caracterizando a apropriação como nível de familiarização. Com os resultados da pesquisa espera-se contribuir na reflexão sobre a apropriação para o uso de TDIC na prática pedagógica e com informações para o planejamento de jornadas formativas mais efetivas envolvendo os recursos tecnológicos.PALAVRAS-CHAVE: Competências Digitais do Professor. Avaliação de Competências Digitais. Instrumento de autoavaliação. Tecnologia Digital de Informação e Comunicação.
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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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».