Escola no Ar — Ecossistema de Aprendizagem
Objetivo: hub de cursos e trilhas por competências para formação continuada.
Público-alvo: educadores e profissionais.
Metodologia: microlearning, avaliação formativa e rubricas.
Ferramentas: LMS, Google Workspace, GitHub Pages, automações com IA.
Indicadores: engajamento, conclusão, NPS, evidências no portfólio.
Próximos passos: badges e analytics integrados.
Currículo Digital & Portfólio
Objetivo: evidenciar prática docente, projetos e resultados.
Público-alvo: parceiros e recrutadores.
Metodologia: Evidências de Aprendizagem (EBA), rubricas e versionamento.
Ferramentas: GitHub Pages, HTML5, PDFs executivos, QR-codes.
Indicadores: atualização, acessos, contatos qualificados.
Próximos passos: integração com LinkedIn e página de cases.
Trilhas de Formação Docente em EaD
Objetivo: capacitar professores em desenho de cursos e uso responsável de IA.
Público-alvo: docentes e equipes pedagógicas.
Metodologia: oficinas “mão na massa”, PBL, sala invertida, comunidades de prática.
Ferramentas: copilotos de IA, LMS, Workspace.
Indicadores: qualidade de planos (rubricas), aplicação em sala, feedback de turma.
Próximos passos: coortes contínuas e mentoria entre pares.
Projeto21 — Sonho de Ser (Extensão Universitária)
Objetivo: articular escolas/secretarias e comunidade em projetos de impacto local e projeto de vida.
Público-alvo: estudantes e educadores das redes parceiras.
Metodologia: aprendizagem experiencial no território, PBL, mentoria e digital badges.
Ferramentas: convênios, Google Workspace, vitrine de projetos (GitHub Pages).
Indicadores: participação, conclusão, badges emitidos, portfólios.
Próximos passos: expansão de parcerias e repositório público de projetos.
Estúdio Escola no Ar — Objetos de Aprendizagem (com IA)
Objetivo: produzir e versionar micro-objetos reutilizáveis (vídeos curtos, simuladores, quizzes).
Público-alvo: docentes e equipes pedagógicas.
Metodologia: design modular, roteirização com IA, revisão por pares e testes A/B.
Ferramentas: H5P/HTML5, repositório Git, transcrições e legendas.
Indicadores: retenção por unidade, tempo de consumo, taxa de acerto.
Próximos passos: biblioteca aberta e catálogo por competência.