CONTRIBUTOS DO TEXTO PARA A TERMINOLOGIA DE BASE CONCEPTUAL. O CONCEITO DE "BLENDED LEARNING": UMA VIAGEM DIACRÓNICA
Notice bibliographique
Résumé
Este artigo constituiu um exercício de reflexão sobre um dos cenários educativos mais promissores do Ensino Superior atual: o blended learning. Assumimos o ponto de vista da Terminologia, disciplina que se ocupa da representação, da descrição e da definição do conhecimento especializado através da língua. Neste quadro teórico, os conceitos, enquanto elementos da estrutura do conhecimento, constituem um objeto de investigação de complexidade não despicienda, pois, apesar do postulado de que a língua é uma ferramenta fundamental para descrever e organizar o conhecimento, o princípio isomórfico não pode ser tomado como adquirido. A abordagem conceptual em Terminologia propõe uma visão precisa do papel da língua no trabalho terminológico, sendo premissa basilar que não existe uma correspondência unívoca entre os elementos atomísticos do conhecimento e os elementos da expressão linguística. Não obstante, como será demonstrado, a análise do texto de especialidade é uma ferramenta relevante para acesso ao conceito, constituindo um dos principais ambientes discursivos ao dispor do terminólogo.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,024 |
| Communication savante | 0,017 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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.
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 ».