A ARTE DA ESCRITA EM PESQUISA: MAPEAMENTO DOS ESTUDOS SOBRE EDUTECH E GAMIFICAÇÃO
Bibliographic record
Abstract
IntroduçãoEsta pesquisa tem a intenção de movimentar um arcabouço teórico, cuja finalidade é direcionar um trabalho futuro: a construção de uma tese de doutorado que envolve dois temas que nos parecem intrínsecos -EduTech e gamificação.A priori, a nossa proposta de tese está denominada como "EduTechs e construção do pensamento matemático: estímulos por meio da gamificação", cujo objetivo geral será refletir acerca das EduTechs como instrumento em prol do ensino e da aprendizagem da Matemática, através da gamificação, tendo como eixo central o nono ano do ensino fundamental.Já os objetivos específicos giram em torno de: (i) mapear os conceitos existentes nas Tecnologias Digitais de Informação e Comunicação e sua relação com a Base Nacional Comum Curricular; (ii) refletir acerca da formação de professores no contexto da Cultura Digital e; (iii) identificar como as EduTechs podem impulsionar a construção do conhecimento matemático por meio da gamificação.Diante disso, Eco (2007) nos alerta que uma tese deve ser guiada por quatro regras, consideradas "óbvias": (i) "que o tema corresponda ao interesse do candidato"; (ii) "que as fontes a que recorre sejam acessíveis"; (iii) "que as fontes a que recorre sejam manuseáveis"; (iv) "que o quadro 1 Mestre em Educação.Professora dos anos finais do Ensino Fundamental na Escola Estadual de Ensino Fundamental Erci Campos Vargas em Palmeira das Missões, RS.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".