Um estudo sobre as variáveis para predição de alunos não concluintes em cursos suportados por Ambientes Virtuais de Ensino e Aprendizagem
Bibliographic record
Abstract
Os alunos não concluintes são aqueles que não apresentam presença ou desempenho suficiente ao final de uma disciplina ou curso. Em sala de aula, cabe ao professor perceber o comportamento do aluno a fim de identificar seu interesse e progresso. Entretanto, os ambientes virtuais de aprendizagem nem sempre dispõem das informações de maneira simplificada ao professor. Com base em uma análise na literatura, este artigo propõe sete variáveis que podem predizer a conclusão ou não do aluno. Ainda, dados de 1168 alunos concluintes e não concluintes em 89 disciplinas de 5 cursos de uma instituição de ensino foram estatisticamente comparados a fim de verificar diferenças significativas. Os resultados mostraram que concluintes e não concluintes possuem aproveitamento diferentes, isto é, que as variáveis propostas podem ser utilizadas em um modelo de predição de alunos não concluintes.
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 | 0.015 | 0.108 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".