ENSINO REMOTO EMERGENCIAL E A QUALIDADE NA EDUCAÇÃO:
Notice bibliographique
Résumé
Este artigo discute a qualidade na Educação mediante a identificação dos elementos de formação, gestão e infraestrutura tecnológica como indícios de qualidade no processo educativo na Educação Básica durante a Pandemia da COVID-19. Este artigo é um recorte da pesquisa MedTec/COVID-19 com amostra composta por 327 (trezentos e vinte e sete) docentes da Educação Básica dos vários níveis, redes e modalidades educacionais que se constituem nos respondentes do Survey aqui apresentado. Qualidade na Educação não se limita a questões de infraestrutura e formação docente, antes, é um objetivo abrangente que engloba diversas variáveis do processo. Porém, os resultados deste estudo apontam que a qualidade da Educação ofertada no Ensino Remoto Emergencial é impactada por decisões de gestão relativas à formação continuada de professores e à infraestrutura tecnológica para inserção da escola na Cultura Digital antes e durante a pandemia. O planejamento dos próximos passos da Educação Formal, com o intuito de aumentar o nível educacional, na perspectiva da qualidade e da melhoria da Educação Básica pós-pandemia, precisa considerar essas demandas da Cultura Digital.
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 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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».