Physique à l’ENEM et dans le cours de chimie technique à l’Institut fédéral d’Amapá (IFAP): une comparaison curriculaire
Bibliographic record
Abstract
Le National High School Examination (ENEM) est un outil d’évaluation et sélectif permettant aux étudiants d’entrer dans l’enseignement supérieur. Les Instituts fédéraux d’éducation, de science et de technologie (IFs) sont des institutions créées par le gouvernement fédéral dans le but de former des professionnels compétents. Le but de cette étude est de comparer le contenu des questions de physique de l’Examen national du secondaire (ENEM) entre les années 2014 et 2018 avec le contenu du programme du cours de chimie technique à l’Institut fédéral d’Amapá (IFAP). L’enseignement de la physique dans le cours technique de chimie à l’IFAP ne présente pas de division priorisant les matières les plus présentes à l’ENEM. ENEM contextualise généralement ses questions. Cela pourrait être une pratique courante en physique au lycée, car cela vous aiderait à mieux comprendre. De plus, il est nécessaire de ne pas fragmenter le contenu lors de l’enseignement, ni que sa composition avec d’autres matières. Le cours technique de la FIPA ne serait pas le lieu d’étude approprié pour ceux qui veulent simplement terminer leurs études secondaires. Le contenu va au-delà de ce qui est requis, mais avec des découpes adaptées à la partie technique, y compris les pratiques de laboratoire et les disciplines strictement techniques. L’absence d’interdisciplinarité et de contextualisation rend difficile l’absorption du contenu, formant des étudiants ayant des difficultés à penser la physique.
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 | 0.014 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| 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".