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Enregistrement W4396948489 · doi:10.11606/t.48.2024.tde-13052024-103708

Impactos da Pandemia de COVID-19 no TJR TORNEIO JUVENIL DE ROBÓTICA

2024· dissertation· pt· W4396948489 sur OpenAlexaff
Luís Rogério da Silva

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineComputer Science
ThématiqueTeaching and Learning Programming
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPromotion (chess)Descriptive statisticsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Qualitative propertyPandemicMedical educationPsychologyComputer sciencePolitical scienceMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this research, conclusions are presented about the impacts arising from the COVID-19 pandemic on the TJR Youth Robotics Tournament and its educational environment composed of schools, teachers and teams of participating students, from the beginning of 2020 to the end of the year 2022.In the period mentioned, 775 Brazilian and foreign robot prototype projects were registered by these teams, with the participation of 2527 students and 149 teachers.The objective of this research was to investigate the characteristics of the systemic impacts of the pandemic on the structure of the organization; profile of participants; preparation of students and their teams; promotion, support and sponsorship offered to the organization and teams.Data were collected from registration databases and robot performance sheets from the RoboLeague platform, interviews with organizers of competitions held during the period and questionnaires designed to collect responses from teachers responsible for teams of participating students.The investigation was guided by quali-quantitative research methodology, using the convergent parallel mixed method, combining and comparing quantitative and qualitative results.Quantitative data were collected from the registration database and from teachers' responses to objective questions and treated using descriptive statistics.Qualitative data were obtained from interviews and teachers' responses to open questions and treated through content analysis.From this investigation, it was concluded that: 1) With the use of an online platform, it was possible to monitor the performance of prototypes and the participation of teams located in remote locations and without economic resources; 2) Due to the pandemic, there was a reduction in the number of participating teams and, compared to the total number of participants, an increase in the number of older participants guided by teachers with postgraduate degrees and previous experience in robotics competitions; 3) The difficulties faced by the participating teams were the lack of necessary resources, the instability of the conditions offered by schools for Educational Robotics activities, the reduction in funding, the departure of some of its members and the inability of teachers and students to establish and achieve project milestones.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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