JORNADA LEAN: O USO DE GAMIFICAÇÃO COMO MOTIVAÇÃO PARA O APRENDIZADO NO ENSINO REMOTO
Bibliographic record
Abstract
Resumo: Com a crise sanitária ocasionada pelo Covid 19, as universidades federais brasileiras diminuíram a duração dos períodos acadêmicos e utilizaram-se de um sistema de ensino remoto, acarretando a diminuição no engajamento dos alunos nas aulas e nas notas.Devido os protocolos de segurança orientados pela Organização Mundial de Saúde os alunos da disciplina "Gestão de Sistemas Produtivos 2" não puderam mais realizar os trabalhos práticos que eram feitos anteriormente.Após analisar as opiniões dados pelos alunos no ano anterior, foi realizada a pesquisa exploratória que iniciou com estudo bibliográfico e em seguida foi planejada e executada a Jornada de melhoria contínua, jogo que foi elaborado com o intuito de para tornar o processo de estudo mais leve, divertido e efetivo, mesmo com aulas assíncronas.A jornada foi composto por quatro categorias de atividades que ao serem completadas corretamente rendiam aos alunos pontuações e ao final do semestre os cinco alunos com as melhores colocações na classificação ganhavam notas extras.Os resultados demonstraram um bom rendimento da turma, além de aceitação e satisfação dos alunos por participarem do jogo.
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 | 0.007 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".