Como as tecnologias móveis têm sido utilizadas na educação? Estudo em duas instituições de ensino superior brasileiras
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho tem como objetivo apresentar os resultados de um estudo exploratorio realizado com alunos, professores, coordenadores de curso e de tecnologia em cursos de graduacao virtual, com o objetivo de identificar quais recursos das tecnologias moveis tem sido utilizados e com qual finalidade academica. O estudo mostrou que a maioria dos alunos e professores das universidades objeto deste estudo esta fazendo um uso adaptado das tecnologias moveis de comunicacao. Esse uso envolve o acesso ao material didatico (leitura, video e audio), a ambientes de interacao (aluno/aluno, aluno/professor, professor/professor), a agenda de atividades escolares e ainda o compartilhamento de arquivos a partir de dispositivos moveis. Dos quatro cursos analisados, apenas um esta fazendo o uso sistematizado dos dispositivos moveis, com materiais didaticos desenvolvidos especificamente para o uso em dispositivos moveis, atraves do ePub. Os resultados obtidos nesta pesquisa poderao servir de apoio para instituicoes interessadas, subsidiando o desenvolvimento ou o aprimoramento de praticas pedagogicas que envolvam dispositivos moveis de comunicacao.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".