AVALIANDO O CONHECIMENTO DE PROPRIEDADES DA MEDIANA E MÉDIA DE ALUNOS DO SEGUNDO ANO DO ENSINO MÉDIO NO BRASIL
Bibliographic record
Abstract
No presente artigo estuda-se o conhecimento de alunos brasileiros do Ensino Médio sobre propriedades da mediana e da média que derivam de transformações dos dados ou de afirmações enunciadas. Implementou-se um estudo quantitativo, de tipo descritivo, em que participaram 116 alunos do 2º ano do Ensino Médio de uma escola pública do município de São Paulo. Perguntou-se sobre a alteração da mediana e da média ao adicionar-se um valor constante a todos os dados, sobre se a mediana diminui/aumenta/mantém-se ao acrescentar um ou dois dados em certas condições e se certas afirmações eram verdadeiras ou falsas. Em termos de resultados, em geral, os alunos revelaram muitas dificuldades nos itens abertos, enquanto nos itens fechados os alunos tiveram um melhor desempenho. Conclui-se que os alunos têm um conhecimento conceitual da mediana e da média limitado, devendo ser-lhe dada mais atenção no ensino.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".