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Record W3185247963 · doi:10.18817/ticsead.v6i1.465

APROXIMAÇÕES ENTRE METODOLOGIAS ATIVAS, TICs E EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA

2020· article· pt· W3185247963 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueTICs & EaD em Foco · 2020
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicEducation and Digital Technologies
Canadian institutionsDiscovery Air (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

As Metodologias Ativas (MA) rompem com o ensino tradicional, e são capazes de proporcionar maior autonomia e criticidade ao educando. Aliadas às Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) e à Educação a Distância (EaD), em especial, estas metodologias possibilitam ganhos ao processo de ensino-aprendizagem. Assim sendo, este trabalho procura visualizar se as MA estão sendo utilizadas na prática da educação presencial e a distância e faz um levantamento de quais são elas. Para tal, realizou-se uma pesquisa bibliográfica de abordagem qualitativa. Se tratando de educação em geral, segundo a literatura selecionada, as principais Metodologias Ativas relatadas são aprendizagem baseada em problemas, pedagogia da problematização, problematização com Arco de Maguerez, estudos de caso, grupos reflexivos, interdisciplinares de tutoria e de facilitação, exercícios em grupo, seminários, relato crítico de experiência, mesas-redondas, socialização, plenárias, exposições dialogadas, debates temáticos, leitura comentada, oficinas, apresentação de filmes, interpretações musicais, dramatizações, dinâmicas lúdico-pedagógicas, portfólio e avaliação oral. Na Educação a Distância, a aprendizagem baseada em problemas, a sala de aula invertida, a aprendizagem baseada em projetos e a instrução por pares. São citados também a gamificação, estudo de caso, simulações e seminários, objetos virtuais de aprendizagem, problematização com Arco de Maguerez, encontro presencial e ferramenta Glossário. O trabalho limitou-se a abordagem de obras já publicadas, que têm como fonte primária, em suma, relatos de experiência. Buscou-se a partir deste, subsidiar estudos e escolhas metodológicas de docentes de diferentes áreas, além de suscitar discussões acerca dos desafios concernentes ao desenvolvimento das MA e da EaD.Palavras-chave: Educação a Distância. Metodologias Ativas. Ensino-aprendizagem.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.358
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

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.

Opus teacher head0.162
GPT teacher head0.364
Teacher spread0.201 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it