CAPSI: Caracterização de uma versão on-line do Sistema Personalizado de Ensino
Bibliographic record
Abstract
A Análise do Comportamento é um sistema teórico na área da Psicologia com grande repercussão nos campos aplicados desde meados do século XX. No campo da Educação, contribuições como o Ensino Programado e o Sistema Personalizado de Ensino (PSI) são bastante conhecidos. A produção científica sobre o PSI foi muito fértil até a década de 1980, atestando sua efetividade no ensino superior. Ainda hoje, o PSI é caracterizado nas principais revisões sistemáticas na área da Educação como um dos procedimentos de ensino mais efetivos. A despeito do sucesso reportado, o uso do PSI diminuiu após os anos 1980. Entre os motivos, são destacados a quantidade de trabalho adicional aos professores para viabilizar disciplinas no formato PSI e a alta demanda por instrutores para viabilizar as interações constantes com os estudantes. Em 1983, o professor Joseph J. Pear, da University of Manitoba, criou um sistema informatizado que reduz as dificuldades operacionais ao professor e diminui a quantidade de assistentes ou monitores necessários para ensino em cursos com PSI, denominado CAPSI (Computer-Aided Personalized System of Instruction). Desde então, o CAPSI já foi utilizado em ampla gama de disciplinas universitárias. O objetivo do presente trabalho foi caracterizar o CAPSI, uma das variações do PSI, pouco conhecido pela comunidade de analistas do comportamento no Brasil. O CAPSI é um sistema fiel aos pressupostos do PSI, com avanços importantes no incentivo à produção de textos dissertativos pelos estudantes, à avaliação por pares e ao desenvolvimento de pensamento crítico.Palavras-chave: Análise Do Comportamento, Sistema Personalizado De Ensino, CAPSI, Educação Superior, Educação On-Line.
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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 | 0.003 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.005 |
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".