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Enregistrement W2996986984 · doi:10.23864/cpp.v4i10.388

Prática de Avaliação: a construção de pareceres avaliativos em uma disciplina oferecida em um Mestrado Profissional

2019· article· pt· W2996986984 sur OpenAlexaff
Lúcia Regina Goulart Vilarinho, Kátia Taucei Perez, Sandra Maria Martins Redoválio Ferreira

Notice bibliographique

RevueCom a Palavra o Professor · 2019
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 relata uma experiência conduzida na disciplina Prática de Avaliação de um Mestrado Profissional em Avaliação, quando foi solicitado aos alunos que elaborassem um Parecer Avaliativo sobre artigos que tratassem do mesmo tema. Os alunos encontraram 26 artigos que abordavam o tema Material Didático, depositados no período 2001-2016, na base de dados deste mestrado (e-Aval). Os artigos foram, então, analisados quantitativamente em relação aos aspectos: tipo de artigo; classificação por nível educacional; classificação da publicação segundo a região geográfica; e distribuição segundo o tema abordado. Em seguida, passaram por uma análise qualitativa que buscou aprofundar como esses artigos discutiam os principais itens que devem estar presentes em uma publicação dessa natureza, a saber: o problema, o objetivo de estudo, o referencial teórico, a metodologia, os resultados e as recomendações. Nesta análise foram tecidas comentários sobre tais partes, considerando o conjunto dos artigos. As autoras concluíram que ao analisar os 26 artigos da base de dados e-Aval, vinculados à categoria Avaliação de Material Didático, desenvolveram um recorte do Estado da Arte da Avaliação. Esta experiência ilustra o dinamismo da referida disciplina, com a produção de um trabalho cooperativo que contribui para o desenvolvimento crítico e a produção escrita dos alunos.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,340 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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