Experiência baseada em Gamificação no Ensino sobre Herança em Programação Orientada a Objetos
Bibliographic record
Abstract
Motivar alunos durante o ensino de programação ainda é muitas vezes um desafio. A gamificação pode ser utilizada para propiciar essa motivação. O objetivo deste artigo consiste em apresentar um relato de experiência baseada em gamificação como estratégia para o processo de ensino-aprendizagem relativo ao conceito de Herança em Programação Orientada a Objetos (POO), no âmbito de um curso técnico em informática. Com esta experiência, foi possível identificar um ambiente mais colaborativo de aprendizagem e, em geral, maior engajamento dos alunos da turma durante a aula. Espera-se com este artigo incentivar a utilização de aspectos colaborativos e competitivos, objetivando o aprendizado de temas do paradigma POO e programação em geral.
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 | 0.002 | 0.002 |
| 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 | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.007 |
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".