Estudo da contribuição de problematização como fonte de estímulo ao acesso e interação de alunos do 9º ano em EaD
Bibliographic record
Abstract
Com o objetivo desenvolver e avaliar o potencial motivacional de uma estrategia de ensino adequada a uma plataforma EaD para alunos do 9o ano do Ensino Fundamental, este trabalho estudou a motivacao dos mesmos. Motivacao tem sua promocao, tanto por fatores externos quanto internos ao individuo. Uma das principais teorias neste campo e a da Autodeterminacao, centrada em afirmar que seres humanos possuem natureza ativa e sao propensos ao desenvolvimento saudavel a autorregularao. Utilizando-se de uma abordagem problematizadora, foi desenvolvida uma sequencia de atividades que envolvessem o uso do AVA. A coleta e analise de dados foi feita por: frequencia de acesso ao forum de discussao pelos alunos; verificacao da assimilacao do conteudo; questionario sobre as motivacoes quanto ao uso do AVA; entrevista com os alunos e com o professor parceiro da disciplina. Sua analise foi realizada atraves da triangulacao de dados e os resultados apresentados apontam que, apos a realizacao da sequencia didatica, houve um aumento de 18 vezes no acesso ao AVA e o conteudo foi ligeiramente melhor assimilado. Os alunos tambem tem sua motivacao caracterizada igualmente como de regulacao controlada e autonoma. Com isso, considera-se que a estrategia desenvolvida e aplicada neste trabalho foi positiva.
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 | 0.017 | 0.059 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 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".