Desenhando informação na sala de aula: a participação brasileira na coleta de dados do projeto internacional iSquare
Notice bibliographique
Résumé
Resumo Este artigo apresenta a participação de acadêmicos brasileiros da fase de coleta de dados do projeto de pesquisa internacional e colaborativo iSquare, sediado na Universidade de Toronto, Canadá. As origens e fundamentos teóricos do estudo são discutidos com doze países que investigaram as concepções visuais de informação de estudantes de pós-graduação, utilizando a técnica de pesquisa “desenhe e escreva” (draw-and-write). Este artigo representa uma inovação metodológica pelo uso de métodos visuais de arte-informada (arts-informed), os quais são raros na Ciência da Informação. A equipe do Brasil descobriu fatores socioculturais que influenciam as concepções visuais de informação dos estudantes, e esses podem ser comparados com outros iSquares de outras partes do mundo. Este artigo justifica a abordagem do iSquare como método investigativo e pedagógico, proporcionando a estudantes e educadores modos multimídia, divertidos e amplos de engajar o conceito de informação em sala de aula. Como exemplo de pesquisa visual de arte-informada, este artigo apresenta notáveis exemplos dos dados originais desenhados pelos participantes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».