Caminho das Ligações: um jogo de tabuleiro para ensinar Química
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho tem como objetivo trazer os principais resultados do desenvolvimento e aplicação de um jogo didático para o ensino do conteúdo de ligações químicas. O mesmo foi aplicado em uma turma de AJA (Avanço do Jovem na Aprendizagem) – trajetória 2 que continha 20 alunos do turno matutino de uma escola da rede estadual da cidade de Dourados-MS. Para a coleta dos dados utilizou-se como principais instrumentos os questionários, mas para ampliar a visão dos pesquisadores e também da coleta de dados, utilizaram-se gravações em áudio e vídeo. Para o desenvolvimento deste trabalho foram realizadas 5 aulas, sendo a primeira para realizar diagnóstico com os estudantes, outras duas para aplicação do jogo, uma para trabalhar os conceitos abordados no jogo e a última para avaliação do jogo por meio do questionário final. Os principais resultados evidenciaram que os estudantes estabelecerem relações da química com seu dia a dia. O jogo potencializou a interação entre os estudantes, despertou um interesse em utilizá-lo em mais aulas, bem como despertou interesse para estudar química.
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 | 0.008 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".