A COMUNIDADE DE APRENDIZAGEM COMO MEIO PARA POTENCIALIZAR COMPETÊNCIAS PROFISSIONAIS EM PRODUÇÃO 3D
Notice bibliographique
Résumé
Este artigo explora a interseção entre a pedagogia universitária e a produção 3D, abordando os desafios da inserção profissional nesse campo e estratégias para desenvolver as competências dos estudantes. Resultados parciais de um projeto de pesquisa-ação são apresentados, focando na implementação de uma comunidade de aprendizagem para apoiar o desenvolvimento de competências em produção 3D em um curso de Bacharelado em criação midiática em uma universidade francófona no Quebec, Canadá. A análise dos dados, provenientes de uma entrevista em grupo com dez estudantes que cursaram a disciplina, revelou as contribuições e limitações da comunidade de aprendizagem. Além disso, foram identificadas sugestões para futuras pesquisas na área. Este estudo destaca a importância de estratégias pedagógicas inovadoras para preparar os estudantes para o mercado de trabalho em constante evolução, particularmente em setores tecnológicos como a produção 3D. A pesquisa também ressalta a necessidade contínua de adaptação e aprimoramento das práticas de ensino para melhor atender às demandas da sociedade e promover o sucesso profissional dos graduandos.
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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 | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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.
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 ».