DESENVOLVIMENTO DA APRENDIZAGEM EM CRIANÇAS COM TDAH
Bibliographic record
Abstract
O objetivo desta pesquisa foi analisar relatar pelo olhar dos profissionais da educação envolvidos com estes alunos de como se dá o ensino-aprendizagem por levantamento de dados por meio de entrevistas semiestruturadas, além de conceituar e caracterizar o TDAH, conhecendo suas causas, seu diagnóstico, sintomas, tratamento das crianças e como o pedagogo atua diante ao cenário nas escolas públicas e privadas do Município de Santo Antônio do Descoberto em tempos de pandemia na modalidade de ensino remoto. Justifica-se o presente estudo, pelo fato de que o Transtorno do Déficit de Atenção com Hiperatividade (TDAH) vem sendo discutido com frequência no meio escolar, devido este tipo de transtorno de aprendizagem ser fator comum no cotidiano das escolas em relação a outros transtornos de aprendizagem. Questiona-se como professores e equipe gestora precisaram se adaptar aos moldes do ensino a distância e procurar novas estratégias de ensino para com estes alunos? A hipótese a ser considerada é a de que os professores ainda não se sentem preparados para lidar com transtorno quando o assunto é a aprendizagem. A metodologia utilizada que pareceu mais assertiva foi o estudo exploratório de caráter bibliográfico com pesquisa de campo e análise qualitativa dos dados coletados. Como resultado, aponta-se que a produção dessa pesquisa possibilitou a observar o TDAH com uma visão mais reflexiva, sobre a importância da formação do pedagogo para lidar com o TDAH, sendo que é preciso que esse profissional atue junto com a família e escola para obter êxito do desenvolvimento do potencial do aluno.
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 | 0.004 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".