Cultura Digital na BNCC
Necessidade da Competência em Informação para o Processo Formativo do Professor
DOI:
https://doi.org/10.36311/1981-1640.2023.v17.e023001Palabras clave:
competencia informacional; Competencia digital; cultura digital; formación de profesoresResumen
La revolución tecnológica ha contribuido a ampliar el acceso a la información, trayendo como consecuencia la necesidad de nuevos conocimientos y habilidades para que los docentes actúen en el contexto educativo. Así, la presente investigación tiene como objetivo comprender cómo la competencia informacional puede contribuir al proceso de formación de docentes en materia de competencia digital en el ámbito de la Base Curricular Común Nacional (BNCC). La metodología se basa en una investigación bibliográfica, cuyo abordaje es de carácter cualitativo, siendo catalogada, aún, como exploratoria en cuanto a los objetivos. Los resultados apuntan para la necesidad de contemplar la competencia informacional en términos de formación inicial y continua del profesorado, siendo la BNCC un instrumento favorable para el desarrollo de habilidades relacionadas con la búsqueda, acceso y uso de la información para mejorar las prácticas pedagógicas contemporáneas. Se concluye que las habilidades informacionales y digitales son necesarias para que la práctica docente trabaje con información y produzca conocimiento desde los principios de la cultura digital en las perspectivas de enseñanza y aprendizaje.
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Referencias
Agneessens, F., Borgatti, S. P.,and Everett, M. G. "Geodesic based centrality: Unifying the local and the global". Social Networks, n. 49, May 2017, pp. 12–26.
Barabási, A. L., and Bonabeau, E. "Scale-Free Networks". Scientific American, n. 288, 2003, pp. 60–69. doi:10.1038/scientificamerican0503-60
Boccaletti, S., Latora, V., Moreno, Y., Chavez, M., and Hwang, D. U. "Complex networks: Structure and dynamics". Physics Reports, n. 424, 2006, pp. 175-308. doi:https://doi.org/10.1016/j.physrep.2005.10.009
Bollobás, B., Janson, S., and Riordan, O. "Sparse random graphs with clustering". Random Structures & Algorithms, n. 38, 2011, pp. 269–323.
Bonacich, P. "Power and Centrality: A Family of Measures". American Journal of Sociology, n. 92, 1987, pp. 1170–1182. doi:10.1086/228631
Borgatti, S. P. "Identifying sets of key players in a social network". Computational & Mathematical Organization Theory, n. 12, 2006, pp. 21–34.
Borgatti, S. P., and Everett, M. G. "A graph-theoretic perspective on centrality". Social networks, n. 28, 2006, pp. 466–484.
BRASIL. Constituição da República Federativa do Brasil. Senado Federal, 1988.
Clauset, A., Shalizi, C. R., and Newman, M. E. "Power-law distributions in empirical data". SIAM Review, n. 51, 2009, pp. 661–703. doi:10.1137/070710111
Coppin, B. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: LTC, 2017.
Fischetti, M. Physics or Fashion? What Science Lovers Link to Most: Science aficionados have odd and surprising interests. Scientific American, 2011, https://www.scientificamerican.com/article/graphic-science-science-lovers-web-traffic/
Lample, G., Ballesteros, M., Subramanian, S., Kawakami, K., and Dyer, C. "Neural Architectures for Named Entity Recognition". arXiv:1603.01360 [cs], 2016, http://arxiv.org/abs/1603.01360
Luz de Araujo, P. H., de Campos, T. E., de Oliveira, R. R. R., Stauffer, M., Couto, S., and Bermejo, P. "LeNER-Br: a dataset for named entity recognition in Brazilian legal text". In International Conference on the Computational Processing of Portuguese (PROPOR), Lecture Notes on Computer Science (LNCS), Canela, RS, Brazil. Springer. 2018, pp. 313–323,
Marteleto, R. M. "Redes Sociais, Mediação e Apropriação De Informações: situando campos, objetos e conceitos na pesquisa em Ciência da Informação". Revista Telfract, n. 1, 2018.
Mendonça, J., Macedo, H., Bisbo, T., Santos, F., Silva, N., and Barbosa, L. "Paramopama: a Brazilian-Portuguese corpus for named entity recognition". 12th National Meeting on Artificial and Computational Intelligence (ENIAC) 2015.
Nadeau, D., and Sekine, S. "A survey of named entity recognition and classification". Linguisticae Investigationes, n. 30, 2007, pp. 3–26. http://www.ingentaconnect.com/content/jbp/li/2007/00000030/00000001/art00002
Newman, M. E. "A measure of betweenness centrality based on random walks". Social Networks, n. 27, 2005, pp. 39-54. doi: https://doi.org/10.1016/j.socnet.2004.11.009
Pastor-Satorras, R., and Vespignani, A. Evolution and structure of the Internet: A statistical physics approach. Cambridge University Press, 2007.
Presidência da República. Detalhamento dos Servidores Públicos por Órgão, Portal da Transparência, 2021, https://www.portaltransparencia.gov.br/servidores/orgao?ordenarPor=orgaoSuperiorLotacaoSIAPE&direcao=asc
Recuero, R. Redes sociais na Internet. Porto Alegre: Sulina, 2011.
Universidade Federal do Tocantins. Resolução nº 21, de 26 de outubro de 2016. Guia de Redação e Formatação de Comunicações Oficiais, 2016, pp. 18.
Wasserman, S., Faust, K., & others. Social network analysis: Methods and applications (Vol. 8). Cambridge university press, 1994.
Watts, D. J. Small worlds: the dynamics of networks between order and randomness. Princeton university press, 2004.
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