Uso de Agente conversacional como recurso de aprendizagem sócio-educacional
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
A proposta deste artigo é definir aspectos relevantes para o chatbot com relação a sua capacidade de motivar e incentivar os alunos na construção de seus conhecimentos, tendo como base a teoria sócio-construtivista de Vygotsky. O estudo, de natureza qualitativa e quantitativa, envolveu estudantes de um curso de formação de docentes na área de tecnologia educacional ofertado na modalidade de Educação a Distância (EAD). Utilizou-se uma agente denominada METIS e o trabalho apresenta o processo de construção e expansão da base de conhecimento. Resultados do estudo apontam soluções para ampliar a capacidade da base de conhecimento e demonstra-se algumas possibilidades em termos de métricas objetivas e subjetivas para avaliar a performance do chatbot.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 it