Pandemia da covid-19 e os impactos nas atividades acadêmicas no brasil
Notice bibliographique
Résumé
A pandemia COVID-19 intensificou a diversidade de tecnologias de aprendizagem na educação superior, de maneira impositiva, desmistificou usos remotos, à fronteira da totalidade do ensino à distância a todos cursos superiores, em atendimento aos protocolos sanitários. Todavia, os eixos de aprendizagem (Ensino-Pesquisa-Extensão), tiveram que se adequar ao emprego das tecnologias educacionais. Sob essa abordagem, emergem questões, buscando examinar impactos que os docentes vivenciaram na pandemia para assegurar continuidade de tais eixos. Os dados contaram com 560, respostas válidas, de docentes da educação superior, distribuídos em todas regiões do Brasil. O estudo de abordagem quantitativa contou com o método da estatística não paramétrica, teste qui-quadrado, teste exato de Fischer e U de Mann Whitney. Resultados demonstraram que a adaptação e adoção de novas estratégias aos eixos de aprendizagem foram superadas pelos docentes sem identificações de impactos notórios que gerassem barreiras ou impeditivos. Entretanto, as relações familiares e sociais, assim como a saúde mental e física dos docentes, despertaram como impactos percebidos. Estudos foram sugeridos empregando expectativas diversas, sob contextos que analisem a exclusão digital e a saúde mental como interseccionalidade e enfoque de discussão em período pandêmico e pós-pandemia em países em desenvolvimento. The pandemic COVID-19 intensified the diversity of learning technologies in higher education, in an imposing way, demystified remote uses, to the border of the totality of distance learning to all higher education courses, in attendance to sanitary protocols. However, the learning axes (Teaching-Research-Extension) had to adapt to the use of educational technologies. Under this approach, questions emerge, seeking to examine the impacts that the teachers experienced in the pandemic to ensure the continuity of these axes. The data counted on 560 valid answers from teachers of higher education, distributed in all regions of Brazil. The quantitative approach study relied on the non-parametric statistical method, chi-square test, Fischer's exact test, and Mann Whitney's U test. Results showed that the adaptation and adoption of new strategies to the learning axes were overcome by the teachers without the identification of notorious impacts that would generate barriers or impediments. However, family and social relationships, as well as the mental and physical health of the faculty members aroused as perceived impacts. Studies were suggested employing diverse expectations under contexts that analyze digital exclusion and mental health as intersectionality and focus of discussion in pandemic and post-pandemic period in developing countries.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 ».