Intervir para quê? Design Universal e Tecnologias Inclusivas para Autistas: uma Revisão com Inteligência Artificial SciSpace e Elicit de 2020 a 2024
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Resumo: O Desenho Universal para a Aprendizagem (DUA) e a utilização de Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) no contexto da educação inclusiva oportuniza ambientes de ensino acessíveis e personalizáveis a alunos com necessidades educacionais especiais, como Transtorno do Espectro Autista (TEA) e inclusive, alunos neuro típicos. O objetivo desse estudo é mapear a aplicação do Desenho Universal e de Tecnologias na produção de práticas inclusivas com ênfase em alunos com Transtorno do Espectro Autista (TEA) e com foco na utilização de ferramentas digitais e pedagógicas em bases de dados de Inteligência Artificial. A metodologia deste estudo baseia-se em uma revisão bibliográfica integrativa conduzido em bases de dados com engenharia de inteligência artificial de relevância nacional e internacional. A pesquisa abrangeu estudos publicados dos últimos 5 anos, entre os anos de 2020 a 2024. As bases de dados adotadas foram SciSpace e Elicit. Os resultados e discussão sobre o DUA aliados as TICs centram-se nos três princípios do DUA: I) múltiplas formas de representação (acesso ao conteúdo); II) múltiplas formas de ação e expressão (demonstração do aprendizado) e III) múltiplas formas de engajamento (motivação e participação). Para tanto, este estudo evidencia o uso de estratégias pedagógicas significativas e aponta desafios na implementação prática, como infraestrutura e capacitação docente. Palavras-chave: Inclusão Educacional, Personalização do ensino, Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs).
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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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 it