A importância da utilização de diferentes recursos didáticos no Ensino de Ciências e Biologia
Bibliographic record
Abstract
Ainda hoje, a educacao apresenta inumeras caracteristicas de um ensino tradicional, com a ideia de que somente o professor tem conhecimento enquanto os saberes dos alunos nao sao considerados. Devido a isso, com o passar do tempo os alunos podem perder o interesse pelas aulas, pois alem de seus conhecimentos nao serem valorizados, nao sao utilizados diferentes recursos e metodologias para a implementacao das aulas. Existem diversos meios e recursos que podem tornar a aula mais atrativa, e que, desde que sejam bem utilizados, contribuem para que aluno tenha interesse pelo conteudo trabalhado e assim construa conhecimentos. No entanto, por diversos motivos muitos professores nao fazem uso destes recursos, seja por falta de estrutura, tempo ou por nao acreditarem que esse pode auxiliar na aprendizagem dos alunos. Nesse sentido o presente trabalho tem por objetivo analisar, a partir da utilizacao de entrevistas com professores de Ciencias e Biologia de escolas publicas a importância da utilizacao de diferentes recursos no ensino de ciencias e de biologia. As analises foram realizadas a luz da Analise Textual Discursiva (ATD), e os resultados demostram que o uso de metodologias e recursos diferentes proporcionam aos alunos ganhos significativos no processo de ensino e aprendizagem, os mesmos sentem-se motivados e se mostram mais interessados quando neles e despertado a vontade da construcao de conhecimento.
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 | 0.029 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.016 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.013 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".