Análise de Prazos de Entrega de Atividades no Moodle: um Estudo de Caso Utilizando Mineração de Dados
Bibliographic record
Abstract
Este artigo descreve um estudo realizado sobre os dados gerados na interação com o Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) Moodle em uma instituição de ensino, com foco na análise de prazos e datas efetivas de submissões de tarefas neste ambiente. O principal objetivo do trabalho é obter informações relevantes sobre a postagem de tarefas no ambiente, para subsidiar ações que possam auxiliar a reduzir o envio de trabalhos após o prazo estipulado ou muito próximo ao final do período de postagem. Para isso, são considerados o período em que a tarefa permaneceu aberta para postagem, o curso proveniente da tarefa e o período em que a postagem foi realizada. Esse estudo foi realizado seguindo as etapas do processo de descoberta de informação, com a utilização de algoritmos de mineração de dados da ferramenta Weka.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.048 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".