GAMIFICAÇÃO COMO FERRAMENTA POTENCIALIZADORA NO PROCESSO DE ENSINO E APRENDIZAGEM: uma realidade plausível de forma presencial e remota
Notice bibliographique
Résumé
Diante da mudança do perfil dos estudantes e a popularidade da tecnologia digital dainformação e comunicação (TDIC), ocasionada pelos dispositivos móveis, algumasestratégias didáticas têm surgido na sala de aula, dentre elas, a gamificação, cujopropósito é motivar e engajar os estudantes no processo de aprendizagem. Oobjetivo do presente trabalho é apresentar a proposta de gamificação, para oenvolvimento e desenvolvimento dos estudantes do 1º ano do Ensino Fundamental, apartir da exemplificação de uma atividade interdiscilplinar que congrega os princípiosda gamificação. A metodologia utilizada foi a pesquisa bibliográfica e comoinstrumentos tecnológicos digitais dispomos das plataformas, CNEC - Sistema deensino - Noas, Google Meet, Classroom, Youtube, WhatsApp. A gamificação estáaliada à ludicidade, desta forma, surge a oportunidade de potencializar aaprendizagem, pois ela utiliza diversas ferramentas no processo de ensinoaprendizageme faz com que o professor trabalhe e desenvolva inúmeras habilidadesnos estudantes. Assim, por meio da gamificação é possível criar a condição dearticular teoria e prática aos conceitos sistematizados na educação de forma lúdica,dinâmica e envolvente buscando promover a (re) construção do currículo escolar paraatender às necessidades da nova geração.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».