AUTOAVALIAÇÃO DE COMPETÊNCIAS DIGITAIS DE PEDAGOGAS DE UMA ESCOLA DE CRICIÚMA/SC
Bibliographic record
Abstract
RESUMO: A fluência do professor no uso das tecnologias digitais de comunicação e informação (TDIC) é temática recorrente em pesquisas e que tomou contornos muito particulares por conta da pandemia da COVID-19. Com o Ensino Remoto Emergencial, formato que possibilitou a continuidade da educação e mudou a prática dos professores, as competências digitais se tornaram essenciais para o trabalho docente. Diante disso, a pesquisa buscou analisar o nível de apropriação de competência digital de pedagogas do ensino fundamental anos iniciais de uma escola da rede municipal de Criciúma/SC. A opção metodológica adotada foi a pesquisa descritiva, bibliográfica e estudo de campo com abordagem quantitativa. O estudo abordou as TDIC e sua aplicação na educação, as competências digitais dos professores e a sua autoavaliação apontando instrumentos para autoavaliação. A pesquisa foi aplicada em uma escola da rede municipal de Criciúma/SC envolvendo oito pedagogas. Foi utilizado, como instrumento de autoavaliação, o Guia EduTec do Cieb. A partir da descrição do cenário pesquisado e a interpretação dos resultados pôde-se concluir que, de forma geral, os professores usam pontualmente as tecnologias como apoio ao ensino, caracterizando a apropriação como nível de familiarização. Com os resultados da pesquisa espera-se contribuir na reflexão sobre a apropriação para o uso de TDIC na prática pedagógica e com informações para o planejamento de jornadas formativas mais efetivas envolvendo os recursos tecnológicos.PALAVRAS-CHAVE: Competências Digitais do Professor. Avaliação de Competências Digitais. Instrumento de autoavaliação. Tecnologia Digital de Informação e Comunicação.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".