Coconstrução dos conhecimentos no uso das tecnologias educativas: Reflexões éticas
Bibliographic record
Abstract
Nesse artigo teórico, ancorado em pesquisas empíricas, discutimos a problemática da ética na educação, notadamente no que diz respeito ao papel do desenvolvimento tecnológico. No texto, partimos dos conceitos de “construção” e “coconstrução”, focalizando nesse último por conta de sua proximidade com as tecnologias da informação e da comunicação. Os conceitos de construção e coconstrução são elucidados através de uma recapitulação do lugar que ocupam em filosofias e abordagens psicológicas, de Kant à psicologia cognitiva contemporânea, e também através da comunicação. Para tanto, apresentamos os fundamentos da teoria comunicativa da ecologia dos sentidos, desenvolvida através da integração da filosofia construtivista e construtivista-crítica, e da psicologia construtivista e socioconstrutivista. Graças a essa abordagem, discutimos como as trocas comunicativas estão relacionadas à problemática moral e ética das interações. Finalmente, explicamos como, a nosso ver, as tecnologias educativas podem habilitar os participantes das interações a expressar intenções de se coconstruir conhecimentos, ressaltando o lugar da ética nesse processo discursivo multilinguajeiro.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.053 |
| Scholarly communication | 0.032 | 0.019 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".