Utilização do Instagram no ensino de Paleontologia
Bibliographic record
Abstract
O avanço acelerado das tecnologias tem provocado mudanças na sociedade e na educação. A internet está se tornando uma das ferramentas mais utilizadas dentro do ambiente acadêmico. Com o surgimento das Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs), novos ambientes de aprendizagem foram desenvolvidos. O uso das redes sociais tem crescido bastante entre os estudantes e essa ferramenta tem um grande potencial para contribuir no processo educacional. Nesse cenário encontra-se o professor, que enfrenta o desafio de conseguir a atenção dos alunos e realizar sua prática pedagógica com qualidade. Diante disso, o objetivo deste trabalho é analisar as contribuições de uma proposta pedagógica baseada no uso do Instagram como uma ferramenta para o ensino da disciplina Paleontologia por meio de publicações com imagens, vídeos e textos com o objetivo de chamar a atenção dos alunos durante o período letivo e avaliar suas contribuições no aprendizado dos mesmos. Concluiu-se que o uso do Instagram direcionado aos conteúdos da disciplina teve bons resultados em relação ao aprendizado dos alunos e contribuiu de forma significativa para a construção de conhecimento durante o semestre letivo.
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 | 0.008 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".