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Enregistrement W2904411587 · doi:10.22347/2175-2753v10i30.1728

Sistema de Ensino Naval: uma experiência na pratica do ensino por competências

2018· article· pt· W2904411587 sur OpenAlexaff
Luiza De Sousa Ferreira de Mendonca, Natália Morais Corrêa Borges de Aguiar, Rosa Neira Dopcke

Notice bibliographique

RevueRevista Meta Avaliação · 2018
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic Research in Diverse Fields
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O presente artigo aborda a experiencia do Curso de Formação de Marinheiros (MN) na Marinha do Brasil na concepcao de Curriculo por competencias. Tem como objetivo apresentar a metodologia de mapeamento das competencias e dos perfis profissionais sistematizados pelo itinerario formativo atinente à profissao do MN, para o exercicio de tarefas, atividades e funcoes da Forca. Para acompanhar esse processo de formação, foi adotado um calendario unificado de atividades nas quatro Escolas de Aprendizes-Marinheiros (EAM) e desenvolvida uma sistematica de avaliação que possibilite avaliar as competencias delineadas no curriculo por meio de provas padronizadas. Serao apresentados os resultados do desempenho academico dos alunos das quatro EAM e analisados, comparativamente, em relação ao desempenho da turma do ano anterior, indicando uma melhora do desempenho dos alunos e a evolução qualitativa da turma de 2017, apos implementadas acoes em busca de uma formação continua e progressiva.

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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