Desenhando informação na sala de aula: a participação brasileira na coleta de dados do projeto internacional iSquare
Bibliographic record
Abstract
Resumo Este artigo apresenta a participação de acadêmicos brasileiros da fase de coleta de dados do projeto de pesquisa internacional e colaborativo iSquare, sediado na Universidade de Toronto, Canadá. As origens e fundamentos teóricos do estudo são discutidos com doze países que investigaram as concepções visuais de informação de estudantes de pós-graduação, utilizando a técnica de pesquisa “desenhe e escreva” (draw-and-write). Este artigo representa uma inovação metodológica pelo uso de métodos visuais de arte-informada (arts-informed), os quais são raros na Ciência da Informação. A equipe do Brasil descobriu fatores socioculturais que influenciam as concepções visuais de informação dos estudantes, e esses podem ser comparados com outros iSquares de outras partes do mundo. Este artigo justifica a abordagem do iSquare como método investigativo e pedagógico, proporcionando a estudantes e educadores modos multimídia, divertidos e amplos de engajar o conceito de informação em sala de aula. Como exemplo de pesquisa visual de arte-informada, este artigo apresenta notáveis exemplos dos dados originais desenhados pelos participantes.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".