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Enregistrement W7019249780

Física e música: o uso de canções como ferramenta auxiliar no ensino de física

2015· other· en· W7019249780 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAcervo Digital da Universidade Estadual Paulista (Universidade Estadual Paulista) · 2015
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLyricsContext (archaeology)EntertainmentWork (physics)Science education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work we present a didactic proposal to use song lyrics for Physics Teaching aimed to High School level. Based on the work proposed by Zanetic (1990) that Physics is also Culture, we understand that its influence extends beyond the scientific boundaries, reaching spheres of knowledge where its presence is less obvious, such as the arts, especially Music. Based on proposals for Ramos and Gomes (2013), activities were conducted in two groups of second year of high school in the city of Rio Claro, each with an approach. In one of the classes the students received as material the lyrics of the songs printed and the other students were given a table along with the lyrics. In these materials the students identified physical concepts present in the songs Nuclear Shelter of the São Paulo band Premeditando the Breque and Manhattan Project of the Canadian band Rush. We observed during activities an improvement in the participation of students in theoretical discussions, probably due to a more favorable context for students to express themselves assigned by us to the activities with the songs. After performing the activities we demonstrated that you can enter the Music in the classroom not only as entertainment but as an aid in research and understanding of physical concepts

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,016

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,230 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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