Ingressantes em um curso de ciências biológicas a distância e a aprendizagem autorregulada
Bibliographic record
Abstract
O estudo objetiva identificar o perfil do alunado de um curso de Ciencias Biologicas de uma universidade estadual do Ceara que atua nos polos presenciais de Russas, Quixeramobim e Beberibe sob a perspectiva da aprendizagem autorregulada. Participaram do estudo 99 alunos recem-ingressos, os quais preencheram questionario com perguntas referentes ao perfil sociodemografico, formacao anterior, experiencia em EaD, motivacao e disponibilidade para o curso, alem de habilidades necessarias para o aluno desta modalidade de ensino. Encontrou-se um perfil de alunos jovens, solteiros e sem filhos, na maioria sem experiencia previa com EaD e que buscou o curso tendo por justificativa falta de tempo para frequentar o ensino presencial. A grande maioria refere possuir habilidades como autonomia, organizacao do tempo, familiaridade com recursos tecnologicos e facilidade de interacao. Visualiza-se um perfil diferenciado no publico que buscou o curso, porem, ainda imbuido de mitos referentes a EaD como a necessidade de utilizar menos tempo de dedicacao ao curso quando comparado ao ensino presencial. Destacou-se a consideravel dependencia do tutor e dos encontros presenciais percebidas pelos alunos, o que deve ser foco de atencao da equipe gestora do curso, visto poder comprometer a qualidade de formacao deste aluno, interferindo na sua autonomia de estudos.
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 | 0.007 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".