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Considerando essa teoria, assinale a alternativa CORRETA que reflete a sua principal premissa.
Considerando a ampla abrangência do campo de atuação da Educação Física em espaços não formais, avalie as assertivas a seguir:
O âmbito de atuação da Educação Física em parques urbanos e espaços comunitários restringe-se exclusivamente a atividades recreativas, sem contemplar objetivos terapêuticos ou preventivos.
PORQUE
A Educação Física, ao transcender as fronteiras tradicionais, desempenha um papel crucial não apenas no contexto recreativo, mas também na promoção da saúde e prevenção de doenças, utilizando estratégias adaptadas aos diversos públicos.
O lúdico desempenha um papel essencial na Educação Física escolar, proporcionando um ambiente estimulante e prazeroso para o aprendizado. Ao incorporar atividades recreativas, jogos e brincadeiras, a abordagem lúdica não apenas promove o desenvolvimento motor e cognitivo dos alunos, mas também fortalece aspectos sociais e emocionais. Por meio dessa integração, a Educação Física se torna uma ferramenta poderosa para cultivar um estilo de vida ativo e saudável, enquanto nutre o gosto pela atividade física desde os primeiros anos escolares.
Acerca da relação entre o lúdico e o esporte na educação física escolar, avalie as assertivas a seguir:
Na Educação Física escolar, a ludicidade desvincula-se do ambiente esportivo, priorizando atividades recreativas descompromissadas com regras fechadas como um esporte tem. Isso é possível, por meio da adaptação de vários aspectos do esporte/jogo escolhido pelo professor, como tema da aula.
PORQUE
A abordagem lúdica na Educação Física pode coexistir com o ambiente esportivo, promovendo a aprendizagem prazerosa e a construção de habilidades motoras, sem necessariamente excluir a competição. Um dos objetivos da ludicidade, é a participação e aderência dos alunos na atividade criada pelo professor.
Na obra produzida para o governo do estado do Paraná, sob a autoria de Darido e outros autores (2006), abordam os principais temas da Educação Física, desde sua história e fundamentos até as tendências da prática pedagógica. A obra é destinada a professores de Educação Física, estudantes de Educação Física e demais profissionais interessados na área.
Fonte: Educação Física / vários autores. – Curitiba: SEED-PR, 2006. –248 p.
Para Darido (2006), ao abordar a importância da educação física no espaço escolar, qual dos seguintes princípios é considerado fundamental para promover o desenvolvimento motor e cognitivo dos alunos?
A Reforma Francisco Campos foi uma reforma educacional realizada no Brasil em 1931, durante o governo de Getúlio Vargas. Ela foi liderada pelo ministro da educação e saúde Francisco Campos e teve como objetivo modernizar o ensino brasileiro.
Fonte: BRASIL. Decreto-Lei nº 1.985, de 11 de abril de 1931. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 13 abr. 1931. Disponível em: https://www2.camara.leg.br/legin/fed/decret/1930-1939/decreto-19851-11-abril-1931-505837-publicacaooriginal-1-pe.html.
Na Reforma Francisco Campos, a educação física foi incluída no currículo escolar como uma disciplina obrigatória. Qual era o objetivo principal dessa medida?
Texto 01 (Para responder à questão)
O que é a Inteligência Artificial
Inteligência artificial (IA) é uma tecnologia computacional ou um conjunto de tecnologias como redes neurais artificiais, algoritmos e sistemas de aprendizado cujo objetivo é imitar capacidades mentais humanas, tais como: raciocínio, percepção de ambiente e capacidade de tomada de decisão.
A tecnologia é desenvolvida com o intuito de que máquinas possam resolver uma série de problemas, indo da grande complexidade da indústria ao corriqueiro cotidiano do homem moderno. Para isso, ela busca aprender com eles graças a uma sofisticada tecnologia de aprendizado, permitindo que a IA aprenda com um grande conjunto de dados e atue por conta própria.
Tecnologias por trás: Machine Learning
Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma aplicação de inteligência artificial que fornece ao computador a capacidade de aprender e melhorar automaticamente com a experiência, sem ser explicitamente programado. O aprendizado de máquina se concentra no desenvolvimento de ‘softwares’ que podem acessar dados e usá-los para aprender com eles.
O processo de aprendizagem começa com observações de dados de modo a procurar padrões e tomar boas decisões com base nos exemplos fornecidos. Desta forma, o objetivo principal é permitir que os computadores aprendam automaticamente sem intervenção humana.
Deep Leaning
Deep learning, ou aprendizado profundo, é um subconjunto do aprendizado de máquina, sendo essencialmente uma rede neural com três ou mais camadas. Essas redes neurais tentam simular o comportamento do cérebro humano – embora longe de corresponder à sua capacidade – permitindo que ele “aprenda” com uma abundância de dados. Apesar de uma rede neural com uma única camada ainda possa fazer previsões aproximadas, camadas ocultas adicionais podem ajudar a otimizar e refinar a precisão.
Assim, o aprendizado profundo conduz muitos aplicativos e serviços de IA que melhoram a automação, realizando tarefas analíticas e físicas sem intervenção humana. A tecnologia de aprendizagem profunda está por trás de produtos e serviços diários (como assistentes digitais, controles remotos de TV habilitados por voz e detecção de fraude de cartão de crédito), bem como tecnologias emergentes (como carros autônomos). [...].
Disponível em: https://icmcjunior.com.br/inteligencia-artificial/
Texto 01 (Para responder à questão)
O que é a Inteligência Artificial
Inteligência artificial (IA) é uma tecnologia computacional ou um conjunto de tecnologias como redes neurais artificiais, algoritmos e sistemas de aprendizado cujo objetivo é imitar capacidades mentais humanas, tais como: raciocínio, percepção de ambiente e capacidade de tomada de decisão.
A tecnologia é desenvolvida com o intuito de que máquinas possam resolver uma série de problemas, indo da grande complexidade da indústria ao corriqueiro cotidiano do homem moderno. Para isso, ela busca aprender com eles graças a uma sofisticada tecnologia de aprendizado, permitindo que a IA aprenda com um grande conjunto de dados e atue por conta própria.
Tecnologias por trás: Machine Learning
Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma aplicação de inteligência artificial que fornece ao computador a capacidade de aprender e melhorar automaticamente com a experiência, sem ser explicitamente programado. O aprendizado de máquina se concentra no desenvolvimento de ‘softwares’ que podem acessar dados e usá-los para aprender com eles.
O processo de aprendizagem começa com observações de dados de modo a procurar padrões e tomar boas decisões com base nos exemplos fornecidos. Desta forma, o objetivo principal é permitir que os computadores aprendam automaticamente sem intervenção humana.
Deep Leaning
Deep learning, ou aprendizado profundo, é um subconjunto do aprendizado de máquina, sendo essencialmente uma rede neural com três ou mais camadas. Essas redes neurais tentam simular o comportamento do cérebro humano – embora longe de corresponder à sua capacidade – permitindo que ele “aprenda” com uma abundância de dados. Apesar de uma rede neural com uma única camada ainda possa fazer previsões aproximadas, camadas ocultas adicionais podem ajudar a otimizar e refinar a precisão.
Assim, o aprendizado profundo conduz muitos aplicativos e serviços de IA que melhoram a automação, realizando tarefas analíticas e físicas sem intervenção humana. A tecnologia de aprendizagem profunda está por trás de produtos e serviços diários (como assistentes digitais, controles remotos de TV habilitados por voz e detecção de fraude de cartão de crédito), bem como tecnologias emergentes (como carros autônomos). [...].
Disponível em: https://icmcjunior.com.br/inteligencia-artificial/
Texto 01 (Para responder à questão)
O que é a Inteligência Artificial
Inteligência artificial (IA) é uma tecnologia computacional ou um conjunto de tecnologias como redes neurais artificiais, algoritmos e sistemas de aprendizado cujo objetivo é imitar capacidades mentais humanas, tais como: raciocínio, percepção de ambiente e capacidade de tomada de decisão.
A tecnologia é desenvolvida com o intuito de que máquinas possam resolver uma série de problemas, indo da grande complexidade da indústria ao corriqueiro cotidiano do homem moderno. Para isso, ela busca aprender com eles graças a uma sofisticada tecnologia de aprendizado, permitindo que a IA aprenda com um grande conjunto de dados e atue por conta própria.
Tecnologias por trás: Machine Learning
Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma aplicação de inteligência artificial que fornece ao computador a capacidade de aprender e melhorar automaticamente com a experiência, sem ser explicitamente programado. O aprendizado de máquina se concentra no desenvolvimento de ‘softwares’ que podem acessar dados e usá-los para aprender com eles.
O processo de aprendizagem começa com observações de dados de modo a procurar padrões e tomar boas decisões com base nos exemplos fornecidos. Desta forma, o objetivo principal é permitir que os computadores aprendam automaticamente sem intervenção humana.
Deep Leaning
Deep learning, ou aprendizado profundo, é um subconjunto do aprendizado de máquina, sendo essencialmente uma rede neural com três ou mais camadas. Essas redes neurais tentam simular o comportamento do cérebro humano – embora longe de corresponder à sua capacidade – permitindo que ele “aprenda” com uma abundância de dados. Apesar de uma rede neural com uma única camada ainda possa fazer previsões aproximadas, camadas ocultas adicionais podem ajudar a otimizar e refinar a precisão.
Assim, o aprendizado profundo conduz muitos aplicativos e serviços de IA que melhoram a automação, realizando tarefas analíticas e físicas sem intervenção humana. A tecnologia de aprendizagem profunda está por trás de produtos e serviços diários (como assistentes digitais, controles remotos de TV habilitados por voz e detecção de fraude de cartão de crédito), bem como tecnologias emergentes (como carros autônomos). [...].
Disponível em: https://icmcjunior.com.br/inteligencia-artificial/
Assinale a alternativa CORRETA, segundo o Texto 01.
Qual é o objetivo da inteligência artificial?
No handebol, qual das seguintes afirmações está correta em relação às regras e táticas específicas do jogo?
1. Compreender e utilizar os jogos esportivos como fenômenos culturais.
2. Desenvolver habilidades motoras específicas de diferentes esportes.
3. Reconhecer e respeitar as diferenças individuais no contexto dos esportes.
4. Refletir sobre a ética e a estética nos diferentes contextos esportivos.
Realizar atividades que envolvam a análise de jogos e competições esportivas, discutindo questões como fair play e a influência da mídia nos esportes.
Promover jogos e atividades adaptadas para incluir todos os alunos, independentemente de suas habilidades físicas ou experiência esportiva.
Organizar torneios escolares com ênfase na participação e na cooperação, ao invés de apenas na competição.
Ensinar e praticar técnicas específicas do futebol, vôlei, basquete, entre outros, considerando as habilidades motoras envolvidas.
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