Conhecimentos Prévios sobre Meios Digitais e Desempenho no Ensino Remoto Durante a Pandemia COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
As of the 1st quarter of 2020, the World Health Organization (WHO) declared the pandemic caused by the Sars-Cov-2 virus, infectious agent of COVID 19, social distancing was proposed as means to deal with this emergency and teaching went remote. In order to find out how teachers dealt with this situation, we conducted a survey using an online questionnaire and asked them to answer, among other aspects, their familiarity with digital media, their perception of their students' appreciation to this type of class and how much of what they have learned during the pandemic they will take to their classrooms once we return to face to face classrooms. In conclusion the technological advances available are allowing teachers, students and guardians to achieve the necessary educational goals, however, they do not guarantee the desired equity. The mismatch of technological advances between teachers and students, between city regions, between social and economic power etc., reveals the delicate situation of the educational system in our state. Even in schools and public universities where several strategies have been taken to give students more accessibility, it is still not possible to guarantee it. One of the obstacles beyond the economic one is the preparation of teachers who have not advanced to some of the needs of the 21st century. Keywords: COVID-19. Remote learning. Digital information and communication technology.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».