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Enregistrement W4210252447 · doi:10.48163/rseus.2021.9133-44

A utilização das TICS nas escolas públicas do Brasil: uma revisão bibliográfica do uso no planejamento educacional brasileiro

2021· article· es· W4210252447 sur OpenAlexaff
Edla Gonçalves De Alencar Trigueiro

Notice bibliographique

RevueRevista Sudamericana de Educación Universidad y Sociedad · 2021
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation during COVID-19 pandemic
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicMedical educationGuard (computer science)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pandemia provocada por el virus COVID-19 no sólo tomó desprevenidos a los profesionales de la salud, sino también a la educación, que tuvo que realizar cambios en su planificación pedagógica por tiempo indefinido. Según datos de Naciones Unidas, más del 90% de los estudiantes matriculados en el planeta tuvieron que quedarse en casa para continuar estudiando de forma remota a través de computadoras y celulares, lo que dio una nueva configuración a la forma de enseñar y aprender. Ante esto, este artículo tiene como objetivo analizar el uso de las TIC en las escuelas públicas brasileñas, a través de una revisión teórica que fundamente el uso de esas herramientas en el aula, con el objetivo de una planificación más adecuada para el futuro. Además, como metodología de investigación, se realizó una revisión teórica sobre el uso de estas tecnologías en las escuelas. Como resultado, podemos resaltar la falta de estructura en las escuelas, la falta de preparación de docentes y estudiantes para programar Educación a Distancia de Emergencia - ERE, propuesto por las autoridades educativas debido a la pandemia. Con esto se concluye que son necesarias políticas públicas para adaptar las escuelas a esta nueva realidad que insiste en permanecer y cuyos impactos son incalculables.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,013
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,338 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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