JOGOS ELETRÔNICOS PARA CRIANÇAS: LIMITES E POSSIBILIDADES FORMATIVAS NO CONTEXTO DE CTS
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Caracterizar os impactos do uso de jogos eletrônicos por crianças, observando os limites e as possibilidades formativas, o potencial pedagógico e as contradições no contexto de Ciência, Tecnologia e Sociedade (CTS). Métodos: Realizou-se uma revisão de literatura baseada na seleção de dissertação, trabalhos de conclusão de curso e artigos conforme sua relevância, disponíveis no Banco de Dissertações do Portal da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, no Dossiê de Periódicos Eletrônicos Brasileiros e na Scientific Electronic Library Online. Essa busca ocorreu entre novembro de 2022 e janeiro de 2023. As análises foram baseadas na Análise Textual Discursiva. Resultados: Existem poucas pesquisas acerca do uso de jogos eletrônicos, e não se encontrou nenhuma com abordagem CTS. As pesquisas destacaram que esses jogos podem se transformar em aliados da educação, apontando muitas possibilidades de uso pedagógico significativo para a formação de crianças e adolescentes, pois estão cada vez mais presentes na vida destes e podem ser facilmente acessados por meio de smartphones, tablets e computadores. Contudo, essas pesquisas também sinalizaram os perigos do uso excessivo desses jogos. Conclusão: Recomenda-se a criação de ambientes formativos nas escolas para promover discussões sobre o uso desses jogos na perspectiva CTS.
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 | 0.010 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".