Geração automática de avaliações de objetos de aprendizagem por meio de mineração de textos
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
A recomendação de recursos educacionais é uma importante sub-área da analítica da aprendizagem. O uso de filtragem colaborativa, recomendação baseada em conteúdo ou até mesmo abordagens híbridas vem sendo investigado frequentemente nos últimos anos. Contudo, tais técnicas, especialmente a filtragem colaborativa, carecem de dados avaliativos sobre os objetos de aprendizagem (OAs), necessários para o processo de recomendação. O presente trabalho visa investigar se é possível, através de mineração textual sobre comentários textuais de usuários, gerar automaticamente algum tipo de avaliação útil para sistemas de recomendação. Os resultados coletados indicam que é possível gerar modelos de classificação significativamente corretos para tal fim.
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.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.005 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 it