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Record W4313258687 · doi:10.47207/rbem.v3i01.15718

Representação em Tabelas: Aprendizagem por Alunos dos Anos Iniciais do Ensino Fundamental

2022· article· pt· W4313258687 on OpenAlex

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

VenueRevista Baiana de Educação Matemática · 2022
Typearticle
Languagept
FieldMathematics
TopicStatistics Education and Methodologies
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsPhilosophyHumanitiesPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

É fundamental formar cidadãos capazes de interpretar e sistematizar informações sobre todos os conhecimentos. Compreender representações em tabelas é um dos conhecimentos imprescindíveis para uma Educação Estatística de forma crítica. Neste estudo buscamos investigar a aprendizagem da representação em tabela por alunos dos anos iniciais do Ensino Fundamental. Para tal, realizamos um estudo experimental com 111 alunos do 2º e 5º anos. O pré e pós testes foram realizados de forma individual e uma intervenção de ensino, com duração de dois encontros de aproximadamente 2hs, foi realizada com toda a turma. Em todas as fases as atividades envolviam interpretar e construir tabelas simples e de dupla entrada com dados reais. Observamos que os alunos desde o 2º ano já sabiam localizar frequência, porém aprenderam a interpretar os dados e tomar decisão a partir deles, deixando de basearem-se em suas crenças ou experiências de vida. Passaram, assim, a analisar todos os dados da tabela e suas relações para justificar suas escolhas. Os alunos do 2º ano passaram a construir tabelas simples registrando todos os elementos constituintes, entretanto, só no 5º ano os alunos conseguiram construir tabelas de dupla entrada. Assim, quando o ensino de tabelas é realizado de forma intencional e sistemática, podem ser verificadas evoluções significativas na aprendizagem. O ensino de tabelas precisa prestigiar propostas de atividades que levem os alunos a refletir criticamente sobre contextos reais, explorando diferentes tipos de habilidades, analisando informações como forma de tomar decisão e confrontar conclusões.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.199
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0450.001

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 head0.109
GPT teacher head0.396
Teacher spread0.287 · 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