Tecnologias Digitais no Ensino de Biologia: Ferramentas e Impactos no Aprendizado
Bibliographic record
Abstract
Introdução: Este artigo aborda o uso de tecnologias digitais no ensino de Biologia, destacando sua crescente relevância no contexto educacional moderno. Objetivo: O objetivo deste estudo é investigar os impactos dessas tecnologias no aprendizado, avaliando sua eficácia e os desafios associados à sua implementação. Método: Foi realizada uma revisão integrativa da literatura, analisando estudos recentes publicados entre 2018 e 2024. Resultados: Os resultados indicam que as tecnologias digitais, como jogos educativos, modelos 3D, podcasts e plataformas online, quando utilizadas de forma estratégica e equilibrada, podem enriquecer o ensino de Biologia, promovendo maior engajamento e retenção de conhecimento. No entanto, desafios como a desigualdade no acesso à tecnologia e a necessidade de capacitação contínua dos professores foram identificados. Conclusão: A conclusão destaca a importância de integrar essas tecnologias de maneira cuidadosa, garantindo que todos os alunos possam se beneficiar plenamente dessas inovações.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.015 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".