Rural Education and the Challenges of Using Technological Resources in Rural High Schools in the State of Ceará
Notice bibliographique
Résumé
This article aims to analyze the progress of Rural Education as a public policy, access to technological development, and the use of its resources in teaching and learning in Rural High Schools located in agrarian reform settlements in the state of Ceará. It is based on documentary research data and theoretical foundations supported by Diniz (2019), Caldart (2004), Almeida (2005/2006), Santos (2016), Molina (2006), Freire (2015/2019), among others. In the first part of this work, we will focus on the historical context of Rural Education. Subsequently, we will present the concept of Rural Education and highlight the differences that exist between Rural Education and other forms of education. Emphasizing these differences is important for understanding the significant role that the rural movement plays in the protagonism of Rural Education for the rural population. In the second part, we will discuss how technological resources are integrated into Education as a pedagogy. In the third part, we will present the challenges of using technological resources in Rural Schools located in agrarian reform settlements. Considering this entire process, we can highlight that the teaching and learning processes, through the integration of technology, are part of the school curriculum, but there are limitations and lack of investments that go beyond the power of the Rural School.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».