Emergency remote teaching in pandemic times: the experience of Portuguese teachers
Notice bibliographique
Résumé
O encerramento das escolas decorrente da necessidade de mitigar a disseminação do vírus SARS-CoV-2 ditou a adoção de um ensino remoto de emergência a que professores e alunos rapidamente tiveram de se adaptar. Neste artigo apresentam-se resultados de um estudo mais vasto que pretendeu analisar as condições em que os professores realizaram as suas tarefas de ensino, as suas vivências emocionais e cognitivas e os fatores pessoais, profissionais e contextuais que afetaram o seu trabalho. Os dados foram recolhidos através de um inquérito por questionário online com professores de todos os ciclos de ensino (n=2638). Os resultados apontam para uma perceção em geral positiva sobre o modo como os professores e os alunos responderam ao ensino remoto de emergência, sendo, no entanto, possível identificar dificuldades associadas ao seu funcionamento, nomeadamente problemas técnicos, distrações internas e externas, gestão de tempo e desafios na interação com os alunos. Estes dados suscitam implicações para (re)pensar o ensino remoto – quanto aos aspetos não só técnicos e tecnológicos, mas também pedagógicos –, bem como a formação de professores e a organização o trabalho docente.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».