CAPSI: Caracterização de uma versão on-line do Sistema Personalizado de Ensino
Notice bibliographique
Résumé
A Análise do Comportamento é um sistema teórico na área da Psicologia com grande repercussão nos campos aplicados desde meados do século XX. No campo da Educação, contribuições como o Ensino Programado e o Sistema Personalizado de Ensino (PSI) são bastante conhecidos. A produção científica sobre o PSI foi muito fértil até a década de 1980, atestando sua efetividade no ensino superior. Ainda hoje, o PSI é caracterizado nas principais revisões sistemáticas na área da Educação como um dos procedimentos de ensino mais efetivos. A despeito do sucesso reportado, o uso do PSI diminuiu após os anos 1980. Entre os motivos, são destacados a quantidade de trabalho adicional aos professores para viabilizar disciplinas no formato PSI e a alta demanda por instrutores para viabilizar as interações constantes com os estudantes. Em 1983, o professor Joseph J. Pear, da University of Manitoba, criou um sistema informatizado que reduz as dificuldades operacionais ao professor e diminui a quantidade de assistentes ou monitores necessários para ensino em cursos com PSI, denominado CAPSI (Computer-Aided Personalized System of Instruction). Desde então, o CAPSI já foi utilizado em ampla gama de disciplinas universitárias. O objetivo do presente trabalho foi caracterizar o CAPSI, uma das variações do PSI, pouco conhecido pela comunidade de analistas do comportamento no Brasil. O CAPSI é um sistema fiel aos pressupostos do PSI, com avanços importantes no incentivo à produção de textos dissertativos pelos estudantes, à avaliação por pares e ao desenvolvimento de pensamento crítico.Palavras-chave: Análise Do Comportamento, Sistema Personalizado De Ensino, CAPSI, Educação Superior, Educação On-Line.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,005 |
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 ».