USO DE CAE COMO FERRAMENTA DE ENSINO - APRENDIZAGEM NA DISCIPLINA DE MECANISMOS
Bibliographic record
Abstract
Resumo: Um dos grandes desafios do ensino na engenharia é motivar os estudantes principalmente nos períodos iniciais do curso, através da aplicação da teoria na prática, tornando os componentes curriculares mais dinâmicos e apresentando aos estudantes ferramentas modernas para resoluções de problemas reais de engenharia.Face à esta necessidade, este trabalho tem como objetivo apresentar uma análise numérica de um mecanismo de quatro barras através de uma ferramenta CAE (Computer Aided Engineering -Engenharia Assistida por Computador), na disciplina de Mecanismos do Curso de Engenharia Mecânica.O mecanismo de quatro barras tem ampla aplicação em máquinas e equipamentos e é de fundamental importância que os estudantes entendam o tipo de movimento gerado e a trajetória das barras que o compõem.Esta ferramenta vem auxiliar este entendimento através da simulação dos movimentos das barras, além de verificar o desempenho do mecanismo de quatro barras a partir de sua posição e velocidade.Desta forma, demonstrar que a utilização de simuladores é benéfica, a partir de conhecimentos dos processos analíticos.Após a utilização da ferramenta os alunos demonstraram melhor entendimento da disciplina e isto foi verificado através de relatórios onde os resultados foram avaliados por uma banca de professores.
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 | 0.006 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".