IMPACTOS DAS MUDANÇAS E INOVAÇÕES NO ENSINO SUPERIOR
Bibliographic record
Abstract
Este estudo objetiva abordar o impacto de algumas mudanças e inovações nas Instituições de Ensino Superior (IES), fazendo inicialmente uma abordagem do contexto atual, avaliando o crescimento observado nas duas últimas décadas e as novas possibilidades de desenvolvimento das mesmas. As IES têm um grande desafio pela frente e o trabalho ora apresentado discute duas grandes contribuições que podem ser dadas à sociedade e ao crescimento do país: o uso de Metodologias Ativas como ferramenta inovadora e a contribuição do Ensino a Distância (EaD) no ensino superior. Avalia-se aqui como essas duas ações podem propiciar um diferencial à qualidade de ensino e melhor preparação para o mercado de trabalho e uma maior inclusão de pessoas nesse nível de ensino. A tendência é que as organizações melhorem seus produtos, invistam em novas ideias, tornem o conhecimento produtivo nessa diversidade tecnológica. A instituição que não abre os olhos para as inovações e transformações está fadada ao fracasso, mas não basta apenas olhar: é preciso ver, conhecer, entender e aderir às mudanças, até mesmo promovê-las. Só assim ela não ficará estagnada.
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 | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.001 |
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".