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Aspectos do pensamento computacional de estudantes do Ensino Fundamental

2021· article· pt· W3176996797 on OpenAlex
Ricardo Scucuglia Rodrigues da Silva, George Gadanidis, Rita de Cássia Idem, Lara Martins Barbosa, Yeda Seron Portera

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.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueDebates em educação · 2021
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicEducation and Digital Technologies
Canadian institutionsWestern University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsPsychologyComputer sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Este artigo apresenta o desenvolvimento duas tarefas matemático-artístico-computacionais realizadas com um grupo de quatro estudantes de Ensino Fundamental. As tarefas exploram a temática padrões e álgebra e foram realizadas utilizando aplicativos computacionais. Os dados foram produzidos em sessões de Experimento de Ensino por meio de filmagens e realização de diário de campo. O objetivo do estudo foi identificar as habilidades do pensamento computacional emergentes do contexto supracitado. O processo de interação das estudantes com os aplicativos foi interpretado por meio de ações de aprendizagem construcionistas. Como resultado, se verificou que houve indícios da emergência das habilidades de coleta de dados, análise de dados, simulação e automação em todas as atividades e das habilidades de decomposição do problema, paralelização e abstração em atividades mais complexas. A partir do estudo realizado, se concluiu que as tarefas exploradas possibilitaram a abordagem de diversos conceitos matemáticos e computacionais, e o desenvolvimento de habilidades essenciais a processos de resolução de problemas e à própria capacidade de aprender.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.583
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.057
GPT teacher head0.358
Teacher spread0.301 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it