Proposta de Protocolo de Avaliação de Compreensão de Ícones no Contexto da EaD em Saúde: Estudo de Caso da UNA-SUS/UFMA
Bibliographic record
Abstract
avaliação da compreensão, ícones, educação a distância, saúde Na Educação a Distância em saúde no Brasil destaca-se a UNA-SUS/UFMA.Com o objetivo de ofertar cursos de capacitação e aperfeiçoamento para profissionais da saúde, já apresenta mais de 500.000matrículas e 32 sistemas, dentre ambientes virtuais de aprendizagem, jogos, apps e bibliotecas digitais.Assim, faz-se necessário que elementos da interface sejam eficazes, pois deficiências nestes itens podem prejudicar o aprendizado dos profissionais da saúde.Nas interfaces gráficas, os ícones são amplamente adotados para transmitir informações através de representações visuais sintéticas, permitindo ao usuário, acesso às funções de um sistema.Os ícones influenciam na qualidade da interação, portanto, devem ser compreendidos efetivamente.Neste sentido, dentre as recomendações fundamentadas na literatura e ISO tem-se promoção da compreensão do ícone e realização de testes com usuários.Entretanto, há lacuna quanto ao uso de ícones em interfaces de EaD e restrições relacionadas à pesquisa com usuários nesta modalidade, sendo estas: contato indireto com usuários, experiência destes com sistemas digitais e com cursos EaD, contexto em que o ícone está inserido e técnicas de coleta de dados adequadas à EaD.Assim, este artigo objetiva propor um protocolo de avaliação de ícones, considerando as particularidades da modalidade EaD. comprehension evaluation, icons, distance learning, healthIn health distance learning in Brazil UNA-SUS/UFMA stands out.With the objective of offers training and improvements courses for health professionals, it has already 500.000registrations and 32 systems, among virtual learning environments, games, apps and digital libraries.Thus, it is necessary that elements of the interface are effective, because problems in these items must be a problem to health professional learning.Icons are used to communicate information through synthetics visual representations on graphic interfaces, allowing the users the system functions access.The icons influence the quality of interaction and because of that it must be effectively understood.In that way, among literature and ISO recommendations, there are the icons comprehension and users' tests.Therefore, it is a gap about the icons uses on graphic interfaces in distance learning and restrictions related to research with users in this context, these are: indirect contact with users, users experience with digital systems and distance learning courses, icon context and distance learning appropriated data collection techniques.Thus, this article aims to propose an icon evaluation protocol that consider distance learning particularities. IntroduçãoA Educação a Distância (EaD), fruto da evolução e popularização dos recursos tecnológicos, é uma forma de ensino que permite aos alunos a interação com professores, tutores e instituição em tempo e local físico diferentes, através de algum tipo de tecnologia.No Brasil percebe-se um crescimento em relação à demanda de cursos nesta modalidade, incluindo na área da saúde.
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 | 0.029 | 0.066 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.005 |
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".