MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2909619935 · doi:10.32930/nuances.v29i2.4551

MÚSICA NA INFÂNCIA: CANTAR E CONSTRUIR CONHECIMENTO MATEMÁTICO

2018· article· pt· W2909619935 sur OpenAlexaff
Edvonete Souza de Alencar, Rosemeire Messa de Souza Nogueira, Claudemir Dantes da Silva

Notice bibliographique

RevueNuances estudos sobre Educação · 2018
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Pedagogy and Practices
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este artigo apresenta um curso de formação continuada realizada com professores de Educação Infantil no projeto de extensão intitulado “Música na infância: cantar e contar na Matemática” da Faculdade de Educação, da Universidade Federal da Grande Dourados. A formação atendeu a catorze docentes de uma instituição municipal de Educação Infantil do interior do Mato Grosso do Sul. O projeto teve como objetivo incentivar os docentes a utilizar a música para desenvolver o conhecimento Matemático na Educação Infantil e aprimorar atividades que já são realizadas na instituição, para que possa haver a articulação entre a Música e o conhecimento Matemático. Como referencial teórico utilizamos os documentos nacionais da Educação Infantil e alguns teóricos da área. Esse trabalho mostrou as possibilidades de desenvolvimento do pensamento lógico matemático e construção de registros reflexivos e de atividades a serem direcionadas às diferentes idades na Educação Infantil.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeQualitatif
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

Explorer davantage

Même revueNuances estudos sobre EducaçãoMême sujetEducation Pedagogy and PracticesTravaux en français237 207