UTILIZAÇÃO DE AMBIENTES VIRTUAIS DE ENSINO E APRENDIZAGEM: UM COMPARATIVO ENTRE DIFERENTES MODALIDADES DE ENSINO PARA JOVENS E ADULTOS DO IFTO – CAMPUS PALMAS
Bibliographic record
Abstract
O grande avanço tecnológico associado ao barateamento dos equipamentos de informática proporcionou a oportunidade de ampliar os horizontes do ensino tradicional para além do espaço físico da sala de aula. Diante deste panorama, tornou-se necessário organizar novas experiências educacionais em que se introduzam tecnologias que possam ser utilizadas em processos cooperativos de aprendizagem, tornado-a mais significativa na medida em que maior for o grau de interação e comunicação entre os participantes do processo. A integração entre professor-aluno pode ser positivamente alterada pelo uso criativo dessas tecnologias, mas para que isso aconteça é importante haver incentivo e treinamento necessário, para que os professores passem pela experiência deste contato e tornem-se multiplicadores, expandindo essas experiências para seus alunos. Quanto maior o contato com a tecnologia por parte dos professores, maior será a incorporação de novos ambientes e a utilização de ferramentas virtuais como forma de ampliar positivamente o processo de ensino e aprendizagem. Para que isso aconteça, é importante que esse aluno receba o direcionamento que lhe proporcione uma busca correta em razão da sua formação. Neste contexto, o professor deve apresentar-se como mediador e facilitador no processo de interação, propiciando momentos de construção coletiva.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".