MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200515165 · doi:10.1590/1806-9126-rbef-2021-0388

Experimentos portáteis para aula sobre indução eletromagnética, geradores e motores

2021· article· pt· W4200515165 sur OpenAlexaff
Glauberto Gonzaga de Oliveira, Alcyone Vasconcelos, Leonardo Cordeiro Sousa, J. S. da Costa, Anna Paula Bahia Pessanha Lima, A. Silva, C. Chesman

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Ensino de Física · 2021
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience and Education Research
Établissements canadiensFractal Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neste trabalho, apresentaremos experimentos portáteis no intuito de abordar os conceitos da indução eletromagnética com alunos do Ensino Básico. Os materiais utilizados para a realização dos experimentos são de fácil aquisição e o conjunto deles pode ser adquirido na forma de um kit, facilmente transportável. A proposta é que os alunos aprendam os conceitos por meio de discussão em sala e da execução de experimentos. Para isso, será dado maior destaque às aulas interativas em detrimento das expositivas. Assim, nos inspiramos na metodologia desenvolvida pelo grupo da Universidade de Rutgers, liderado pela professora Eugenia Etkina. A fundamentação dessa proposta é que os alunos estudem e aprendam os conceitos físicos de forma semelhante à forma que os cientistas trabalham para construir o conhecimento científico. Tal metodologia foi denominada “Investigative Science Learning Environment” (ISLE). Desta feita, os alunos são apresentados ao método científico, ainda no Ensino Médio, de forma concreta, em que a observação, a proposição e a refutação de hipóteses são fundamentais para a criação de um modelo para o fenômeno físico estudado. Para avaliar a metodologia e os experimentos portáteis, apresentamos uma proposta de sequência didática a ser aplicada em uma turma da terceira śerie do Ensino Médio.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista Brasileira de Ensino de FísicaMême sujetScience and Education ResearchTravaux en français237 207