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Enregistrement W4206746739 · doi:10.22456/1679-1916.121373

FrameAGAP: um framework para auxiliar estudantes com dificuldades no estudo das cônicas

2021· article· pt· W4206746739 sur OpenAlexaff
Joélia Santos de Lima, Verônica Gitirana

Notice bibliographique

RevueRENOTE · 2021
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Digital Technologies
Établissements canadiensGeomechanica (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Com o uso de frequente acompanhamento, feedbacks sobre a aprendizagem dos estudantes e a proposta de um ensino personalizado, a Sala de Aula Invertida vem ganhando espaço nas disciplinas de ciências exatas. Personalizar o ensino não é tarefa fácil e os recursos tecnológicos são uma das alternativas para que professores consigam fazer com agilidade e eficiência. Este artigo é um recorte de uma dissertação de mestrado que objetivou construir e validar o FrameAGAP, um framework para gestão e acompanhamento de aprendizagens personalizadas, para o conteúdo de cônicas, utilizando como metodologia de pesquisa o Design Experiment. Nele, discutem-se as possibilidades do FrameAGAP quanto ao acompanhamento da aprendizagem de uma estudante com dificuldades no estudo das seções cônicas. Como resultados, verificamos que o FrameAGAP possibilitou que estudantes recebessem feedback sobre as atividades propostas, além de recursos e situações que os possibilitaram explorar e mobilizar os conhecimentos necessários para a aprendizagem do conteúdo de cônicas.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0130,014
Science ouverte0,0070,014
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,006

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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