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Enregistrement W4399761276 · doi:10.55905/rdelosv17.n56-009

Descritores de competências docentes: uma proposta de bricolagem da metodologia etnográfica com a articulação de saberes trandisciplinares

2024· article· pt· W4399761276 sur OpenAlexaff
Eleneide Menezes Alves, Romildo de Albuquerque Nogueira

Notice bibliographique

RevueDELOS Desarrollo Local Sostenible · 2024
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Pedagogy and Practices
Établissements canadiensCenter for Diagnosis and Research on Alzheimer's Disease
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Esse artigo resulta de uma pesquisa realizada com um grupo de 6 (seis) docentes das diversas áreas do saber, na cidade de Recife-PE e teve como objetivo primário o desenvolvimento de uma pedagogia que permitisse a implementação de projetos transdisciplinares em sala de aula com discentes do Ensino Médio em uma escola pertencente a Rede estadual de Ensino de Pernambuco. Buscamos, através de encontros de formação, preparar os professores, com base nos suportes teóricos da pesquisa que incluíam principalmente a transdisciplinaridade. Nosso propósito foi proporcionar o desenvolvimento de competências docentes necessárias para se trabalhar com projetos trandisciplinares. Através da coleta de dados, foi possível estabelecer as bases comparativas em relação aos docentes qquanto à postura prévia e pós implementação dos projetos. Avaliamos nos resultados finais as competências que serviram para nortear os projetos e constatamos que maioria dos docentes conseguiu compreender os princípios basilares dos projetos transdisciplinares contribuindo assim para complementar as evidências relativas aos descritores de competência enquanto didática que possibilita uma avaliação qualitativa e contribui para influenciar a mudança de postura dos docentes em sala de aula, além de contribuir para melhorar o processo de ensino-aprendizagem.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,014
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,303 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2024
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