JOGOS E BRINCADEIRAS NA EDUCAÇÃO INFANTIL
Bibliographic record
Abstract
O presente artigo tem como tema a importância das brincadeiras e jogos com crianças. Enfatiza-se o brincar no desenvolvimento e na aprendizagem na educação infantil, tendo como objetivo conhecer acerca do significado do brincar, bem como conceituar os principais termos usados para designar o ato de brincar, sendo também fundamental a compreensão da ludicidade, através da qual a criança comunica-se consigo mesma e com o mundo, aceita a existência dos outros, estabelecendo as relações sociais, constrói conhecimentos, desenvolve-se integralmente, e ainda, as vantagens que o brincar favorece no ensino-aprendizagem infantil. É de suma importância perceber e incentivar a capacidade criadora das crianças, pois esta se constitui numa das formas de relacionamento e recriação do mundo, dentro da perspectiva da lógica infantil. Assim sendo, para a realização deste trabalho, foi utilizado a pesquisa bibliográfica, com base na reflexão e leituras de livros, artigos, revistas e sites, bem como pesquisa de autores referente neste tema. Há a compreensão de que a brincadeira faz parte da vivência infantil, no entanto o que se espera destacar é o desenvolvimento intelectual, cognitivo que ocorre com as crianças quando brincam, e que a as brincadeiras são de suma importância na escola, pois o professor ao utilizar desse recurso poderá desenvolver nos alunos o conhecimento de mundo, socialização e a estimulação motora.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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".