MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2771544222 · doi:10.17979/reipe.2017.0.01.2161

A compreensão de textos de problemas matemáticos: aspetos metalinguísticos e metacognitivos

2017· article· pt· W2771544222 sur OpenAlexfundno aff
Ana Paula Couceiro Figueira, María Antonietta Pinto

Notice bibliographique

RevueRevista de Estudios e Investigación en Psicología y Educación · 2017
Typearticle
Languept
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Education Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPsychology

Résumé

Apresentamos uma série de exercícios destinados a desenvolver habilidades ou capacidades metalinguísticas aplicadas a textos ou problemas matemáticos. São uma série de problemas de matemática normalmente utilizados no final do 1º ciclo, podendo ser utilizados, mesmo, em outros ciclos de ensino. Os exercícios compartilham importantes pontos comuns em objetivos e modalidades: 1) sensibilizar professores e alunos para a forma como conceitos e perguntas são formuladas, 2) os alunos praticam uma série de habilidades metalinguísticas, nomeadamente, metasemânticas, metagramáticas e metapragmáticas, 3) os exercícios são sugeridos para serem praticados enquanto atividades de sala de aula, sob a orientação de professores.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : fund_new · poids de sondage : 1678.90 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : other
porte sur le Canada: non
confiance: high

Set of classroom exercises for metalinguistic and metacognitive comprehension of mathematics word problems; 'meta' here is metalinguistic, not metaresearch, and the object is school pedagogy.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : conceptual
porte sur le Canada: non
confiance: high

The work presents educational exercises for understanding mathematical problem texts, not research practice.

Grok 4.5OUT
genre : other
porte sur le Canada: non
confiance: high

Pedagogical exercises for math-problem text comprehension; education practice, not research systems.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista de Estudios e Investigación en Psicología y EducaciónMême sujetLinguistics and Education ResearchTravaux en français237 207