EDUCAÇÃO EM SAÚDE NO ENSINO BÁSICO BRASILEIROO PAPEL DAS TICS NA PANDEMIA
Bibliographic record
Abstract
A educação no Ensino Básico brasileiro teve de se adaptar à reclusão social frente à pandemia provocada pelo novo coronavírus. As ações de Educação em Saúde orquestradas nestas instituições, portanto, também tiveram que se adaptar, com a ajuda das ferramentas de Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs). O objetivo do presente ensaio é dissertar sobre a influência e o impacto das tecnologias digitais na educação em saúde, realizada no ensino básico brasileiro em cenário pandêmico. Os achados na literatura mostram que sem as TICs a educação básica teria sido paralisada, e com ela as ações de promoção à saúde e prevenção de doenças. Ainda que essencial, é perceptível que lidar com as TICs na educação básica é um grande desafio, visto que a desigualdade social vivenciada pelos alunos impede que o conhecimento seja compartilhado completamente. Contudo, a implementação das TICs traz muitas possibilidades ao Ensino Básico brasileiro, as quais podem ser utilizadas também como estratégias de educação em saúde. Palavras-chave: COVID-19; difusão do conhecimento; educação básica; promoção da saúde escolar; tecnologia digital.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".