A informática em questão no ensino a distância
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho apresenta uma análise de conhecimento dos candidatos que participaram do processo de seleção para um curso a distância de 210 horas. Um total de 146 candidatos realizou o exame de admissão de Computação Básica e 130 foram aprovados. O objetivo da análise foi verificar se o conhecimento em informática teve qualquer influência sobre o desempenho do aluno no curso. A análise foi mais focada nos 45 alunos que concluíram o curso. As notas do exame de seleção foram comparadas com a média das notas finais dos seis módulos lecionados. Além disso, estatísticas descritivas foram realizadas, classificando os dados por sexo, idade, área de graduação e ocupação. Verificou-se que não há correlação entre o domínio em informática e o desempenho no curso como um todo. Constatou-se também que a idade não influenciou o desempenho no curso.
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 | 0.006 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".