A adaptação de instrumentos tecnológicos e o procedimento avaliativo na educação inclusiva
Notice bibliographique
Résumé
The present study has as its theme “the adaptation of technological instruments and evaluative procedure in inclusive education”, in view of numerous concerns about the infi nitive verb evaluate.The objective of this article is to recognize and apply diff erent methodologies that increase inclusion policies to enable the learning of students with autism in regular schools. It is considered that in the evaluation it is fundamental to recognize the dissimilarity of the abilities of each student, using in this procedure inclusive approaches with adaptive investments to ensure a fair and meaningful learning. The fundamentals of the approach have a qualitative character, where the main procedures used were data collection, interviews, reports and observations, in the approach of monitoring and evolution involving the student of 1st year of high school: Maria Isadora Gonçalo de Melo, accompanied by the teacher of the AEE (Specialized Educational Service) Bruna Freitas Ricarte de Melo holder of the state school Plácido Aderaldo Castelo in the municipality of Caririaçu state of Ceará. . The results showed that the student with ASD (Autism Spectrum Disorder), present diffi culties and slowness in learning, in the specifi c case of the student under study, also has low vision, where the challenges increase. However, it is important to rely on didactic resources and understand that the teaching methodology is vast and fl exible, thus increasing the quality of teaching. Other technological resources that deserve to be highlighted: AT (Assistive Technology), ICTs (Information and Communication Technology), Platform 123 autism among others, which undoubtedly provides quality in teaching, autonomy and independence in development within the limitations of the learner.
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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 | 0,039 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».