Bibliographic record
Abstract
Este artigo explora resultados de uma pesquisa realizada em contexto rural durante a COVID-19. Na pandemia, o ensino remoto emergencial foi adotado numa primeira instância em Manitoba, Canadá. No reinício do ano letivo, porém, as escolas retornaram às aulas físicas e alguns alunos, que tinham alguma condição médica que os impediram de retornar às escolas, precisavam de uma alternativa. A colaboração entre escolas de sete divisões escolares distintas no oeste da província possibilitou o desenvolvimento de um programa inovador de ensino remoto que atendesse a essa população. Esta pesquisa-ação coletou dados de pais, alunos, professores, consultores curriculares, e diretores dentro deste programa. Professores e consultores trabalharam juntos no planejamento pedagógico e logístico para que a inclusão dessas famílias na escola remota ocorresse de forma natural. Os pais de alunos assumiram uma posição de co-educadores de alunos da pré-escola ao oitavo ano, foram imersos num contexto remoto e se adaptaram a novos sistemas de ensino e avaliação. Diretores mantiveram contato com as famílias participantes do programa, e auxiliaram os demais profissionais em funções administrativas extras. Parte da análise destes dados, apresentada neste artigo, surtiu reflexões acerca do contexto de inovação em que o programa se desenvolveu, da inclusão de alunos no ensino e aprendizagem durante a pandemia, inclusão digital e comunicação remota. Pautados nas teorias de colaboração (digital), tecnologias e educação, COVID-19 e educação, e ensino remoto, as discussões apresentadas neste artigo abordam possibilidades, potencialidades, e desafios de uma educação ressignificada por conta da pandemia.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.002 |
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.
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".