Avaliação na educação a distância: um estudo investigativo no curso de pedagogia UEPA/UAB – Polo Cametá
Bibliographic record
Abstract
O presente trabalho versou sobre a avaliacao na educacao a distância. O objetivo foi investigar como se da o processo avaliativo na educacao a distância no Curso de Pedagogia da UEPA/UAB – Polo Cameta. A pesquisa realizada foi qualitativa, com procedimento tecnico do Estudo de Caso, cujos instrumentos de coleta de dados utilizados foram os questionarios elaborados no recurso digital Google Forms , incluindo perguntas de multipla escolha e tambem respostas longas e curtas, aplicados a 02 tutores e 20 alunos do Curso, alem de entrevista semiestruturada com um tutor e um aluno. Na analise dos dados, foram exploradas as respostas dos sujeitos e a plataforma utilizada pelo tutor para avaliar, comunicar e monitorar os alunos nas atividades. O estudo chamou a atencao no que diz respeito a utilizacao das plataformas e de outros recursos online, que servem para avaliar, contudo, os resultados gerais, apesar de diversas interfaces de registro disponiveis, tais como: chat, foruns, Moodle (importantes para a interacao, comunicacao e avaliacao na educacao a distância em tempo real) ainda sao poucos utilizados, seja pelo precario acesso a internet ou pela necessidade dos textos escritos, tanto na forma presencial como aqueles postados na plataforma, esta que e uma interface assincrona, ou seja, nao precisa que o tutor e o aluno estejam conectados em tempo real.
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 | 0.009 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".