Mineração de Dados em publicações de Fóruns de Discussões do Moodle como geração de Indicadores para aprimoramento da Gestão Educacional
Bibliographic record
Abstract
As redes sociais têm adquirido grande relevância nos últimos anos e por esta razão tem sido objeto de estudo das mais diversas áreas, como negócios, justiça, educação, política e etc. A mineração de dados auxilia no aproveitamento dos dados das redes sociais, pois proporciona a descoberta de informações, provendo as áreas de novos conhecimentos. Neste trabalho apresenta-se o uso de mineração de dados em fóruns de discussões da ferramenta de apoio de ensino Moodle, o qual aqui será considerado como uma pseudo rede social, através da técnica de agrupamento de dados conhecida por K-médias. Por fim, os resultados podem ser utilizados como indicadores para o monitoramento da qualidade da gestão educacional.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.005 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".