APRENDIZAGEM COLABORATIVA NA ANÁLISE DE NOTÍCIAS FALSAS EM REDES SOCIAIS

Autores

  • Anderson Cavalcante Gonçalves Universidade Estadual de Goiás
  • Deller James Ferreira Universidade Federal de Goiás

Resumo

A aprendizagem colaborativa pode contribuir significativamente na construção do conhecimento, no fomento de ideias e hipóteses. O uso de um método que promova a análise e a interação, no que tange a definição da origem, contexto e intenção, aliado ao uso de diretrizes específicas pode levar o discente a adquirir o conhecimento relacionado a identificação e verificação de notícias falsas em redes sociais. O objetivo do trabalho é analisar a elaboração e disseminação de notícias falsas em redes sociais por meio da aprendizagem colaborativa aliada a diretrizes e mecanismos específicos para a identificação de notícias falsas. Foi realizado um estudo de caso, com análises qualitativas e quantitativas que comprovam que o método proposto neste artigo pode ajudar docentes e discentes a identificar notícias falsas em redes sociais.

Biografia do Autor

  • Anderson Cavalcante Gonçalves, Universidade Estadual de Goiás
    Doutorando em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás, Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás, Especialista em Segurança da Informação pela Universidade Federal de Goiás. Graduado em Redes de Computadores pela Universidade Estadual de Goiás, Professor Efetivo da Universidade Estadual de Goiás. Coordenador e Professor do Curso Superior de Tecnologia em Redes de Computadores da UEG Câmpus Pires do Rio.
  • Deller James Ferreira, Universidade Federal de Goiás

    Pós Doutora pela University of Exeter, Inglaterra. Doutora em Educação pela Universidade de Brasília, Mestre em Sistemas e Computação pelo Instituto Militar de Engenharia, IME, Graduada em Matemática pela Universidade Federal Fluminense. Professora do Instituto de Informática da Universidade Federal de Goiás.

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Publicado

2019-06-30

Edição

v. 14 n. 1 (2019): Revista Mediação

Seção

Artigos

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