GAMIF – A CULTURA GAME MAKER NA EDUCAÇÃO PROFISSIONAL: UM ESTUDO DE CASO
Bibliographic record
Abstract
Neste artigo apresentamos um estudo de caso que investigou o perfil dos estudantes de uma instituição de educação profissional enquanto possíveis desenvolvedores de jogos digitais. Em um contexto social em que os jovens estudantes utilizam constantemente as tecnologias móveis para a comunicação e entretenimento, é coerente que seus interesses profissionais estejam no mesmo sentido. Partindo do pressuposto de que esta geração possui atributos inerentes à cultura maker e à cultura gamer, acreditamos que uma cultura game maker está presente entre nossos alunos. Portanto, existe um potencial que pode ser explorado para ampliar sua formação, e que também poderia contribuir significativamente para a inclusão digital na educação, ao incentivarmos a produção de jogos educativos. Sabemos que um dos principais obstáculos para a aceitação destes aplicativos está associado ao design do game, muitas vezes com um visual pouco atrativo. Mas os jogos que estamos desenvolvendo confirmam o diferencial que o ponto de vista de um jovem gamer agrega para a concepção dessas ferramentas educacionais.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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; 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".