Impactos da Pandemia de COVID-19 no TJR TORNEIO JUVENIL DE ROBÓTICA
Notice bibliographique
Résumé
Nesta pesquisa, apresentam-se as conclusões sobre os impactos decorrentes da pandemia da COVID-19 no TJR Torneio Juvenil de Robótica e o seu entorno educacional composto por escolas, professores e equipes de alunos participantes, do início do ano de 2020 ao final do ano de 2022.No período assinalado, foram cadastrados, por essas equipes, 775 projetos de protótipos de robôs brasileiros e estrangeiros, com a participação de 2527 alunos e 149 professores.O objetivo desta pesquisa foi investigar as características dos impactos sistêmicos da pandemia sobre a estrutura da organização; perfil dos participantes; preparação dos alunos e suas equipes; fomento, apoio e patrocínio oferecidos à organização e às equipes.Os dados foram coletados de banco de dados cadastrais e das fichas de desempenho de robôs da plataforma RoboLeague, de entrevistas com os organizadores das competições realizadas no período e questionários destinados a recolher respostas dos professores responsáveis pelas equipes de alunos participantes.Norteou-se a investigação pela metodologia qualiquantitativa, empregando-se o método misto convergente paralelo, combinando e comparando os resultados quantitativos aos qualitativos.Os dados quantitativos foram coletados do banco de cadastros e das respostas de professores às questões objetivas e tratados a partir de estatística descritiva.Os dados qualitativos foram obtidos a partir de entrevistas e das respostas dos professores às questões abertas e tratados por meio de análise de conteúdo.A partir desta investigação, concluiu-se que: 1) Com o uso de plataforma online, foi possível monitorar o desempenho de protótipos e a participação de equipes localizadas em locais remotos e sem recursos econômicos; 2) Em função da pandemia, houve uma redução do número de equipes participantes e, frente à totalidade de participantes, um aumento do número de participantes de maior faixa etária orientados por professores com pós-graduação e experiência prévia em competições de robótica; 3) As dificuldades enfrentadas pelas equipes participantes foram a falta de recursos necessários, a instabilidade das condições oferecidas pelas escolas para as atividades de Robótica Educacional, a redução de fomento, a saída de alguns de seus membros e a inaptidão de professores e alunos para estabelecer e fazer realizar os marcos dos projetos.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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 ».