LITERACY CHALLENGES CHILDREN WITH ADHD IN REGULAR EDUCATION
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho trata da hiperatividade e da falta de atenção de muitas crianças encontradas no ambiente escolar, apresentando distúrbios comportamentais que é mais conhecido como TDAH- Transtorno de Déficit de Atenção e Hiperatividade, prejudicando assim o desenvolvimento da aprendizagem das mesmas. Sendo assim teve como objetivo geral analisar a hiperatividade na educação infantil e suas dificuldades de aprendizagem, e com específicos verificar os fatores causados pela hiperatividade na sala de aula; observar como os professores caracterizam o transtorno; investigar como esses profissionais encaminham os alunos nessas situações dentro da escola. O interesse pelo tema surgiu através das observações em sala de aula e na própria escola, tendo sido levantada a seguinte problemática: de que forma a hiperatividade dificulta na aprendizagem da criança? Como a hiperatividade nas turmas de Educação infantil pode prejudicar a aprendizagem? Para isso foi realizado um estudo bibliográfico de autores que tratam tais como Rizzo (2003), Didonet (2001) e Peres (2013). Os resultados apontaram que o TDAH é um transtorno que deve ser apoiado tanto pela família quanto pelos professores, criando um elo efetivo para a melhora do seu comportamento de atenção e hiperatividade.
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 | 0.001 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".