Experimentos portáteis para aula sobre indução eletromagnética, geradores e motores
Bibliographic record
Abstract
Neste trabalho, apresentaremos experimentos portáteis no intuito de abordar os conceitos da indução eletromagnética com alunos do Ensino Básico. Os materiais utilizados para a realização dos experimentos são de fácil aquisição e o conjunto deles pode ser adquirido na forma de um kit, facilmente transportável. A proposta é que os alunos aprendam os conceitos por meio de discussão em sala e da execução de experimentos. Para isso, será dado maior destaque às aulas interativas em detrimento das expositivas. Assim, nos inspiramos na metodologia desenvolvida pelo grupo da Universidade de Rutgers, liderado pela professora Eugenia Etkina. A fundamentação dessa proposta é que os alunos estudem e aprendam os conceitos físicos de forma semelhante à forma que os cientistas trabalham para construir o conhecimento científico. Tal metodologia foi denominada “Investigative Science Learning Environment” (ISLE). Desta feita, os alunos são apresentados ao método científico, ainda no Ensino Médio, de forma concreta, em que a observação, a proposição e a refutação de hipóteses são fundamentais para a criação de um modelo para o fenômeno físico estudado. Para avaliar a metodologia e os experimentos portáteis, apresentamos uma proposta de sequência didática a ser aplicada em uma turma da terceira śerie do Ensino Médio.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".