GAMIFICAÇÃO COMO FERRAMENTA POTENCIALIZADORA NO PROCESSO DE ENSINO E APRENDIZAGEM: uma realidade plausível de forma presencial e remota
Bibliographic record
Abstract
Diante da mudança do perfil dos estudantes e a popularidade da tecnologia digital dainformação e comunicação (TDIC), ocasionada pelos dispositivos móveis, algumasestratégias didáticas têm surgido na sala de aula, dentre elas, a gamificação, cujopropósito é motivar e engajar os estudantes no processo de aprendizagem. Oobjetivo do presente trabalho é apresentar a proposta de gamificação, para oenvolvimento e desenvolvimento dos estudantes do 1º ano do Ensino Fundamental, apartir da exemplificação de uma atividade interdiscilplinar que congrega os princípiosda gamificação. A metodologia utilizada foi a pesquisa bibliográfica e comoinstrumentos tecnológicos digitais dispomos das plataformas, CNEC - Sistema deensino - Noas, Google Meet, Classroom, Youtube, WhatsApp. A gamificação estáaliada à ludicidade, desta forma, surge a oportunidade de potencializar aaprendizagem, pois ela utiliza diversas ferramentas no processo de ensinoaprendizageme faz com que o professor trabalhe e desenvolva inúmeras habilidadesnos estudantes. Assim, por meio da gamificação é possível criar a condição dearticular teoria e prática aos conceitos sistematizados na educação de forma lúdica,dinâmica e envolvente buscando promover a (re) construção do currículo escolar paraatender às necessidades da nova geração.
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 | 0.007 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".