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Record W4377862198 · doi:10.26514/inter.v13i38.5586

A experimentação no processo de resolução de problemas matemáticos e computacionais

2022· article· pt· W4377862198 on OpenAlexaff
Rita de Cássia Idem, Ricardo Scucuglia Rodrigues da Silva, George Gadanidis

Bibliographic record

VenueINTERFACES DA EDUCAÇÃO · 2022
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicEducation and Digital Technologies
Canadian institutionsWestern University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

A experimentação possibilita a exploração empírica da Matemática, valorizando diferentes formas de raciocínio e representação. Neste artigo, apresenta-se características da experimentação realizada por estudantes do nono ano do Ensino Fundamental ao se engajarem na resolução de problemas matemáticos e computacionais. O estudo se apoia nas ideias de Alan Schoenfeld, sobre a tomada de decisão em atividades orientadas por objetivos, e no construto seres-humanos-com-mídias, sobre o papel das mídias no pensamento e na produção do conhecimento. Os dados foram produzidos com duas duplas de estudantes que participaram de Sessões de Investigação, nas quais eles interagiram com simulações de construção de padrões para realizar diferentes atividades. Os registros produzidos foram gravações e diário de campo, também houve coleta da produção escrita dos estudantes. A análise ocorreu por meio de procedimentos qualitativos. Como resultados, aponta-se que a experimentação ocorreu por meio de teste e depuração de ideias, evidenciando a dinamicidade e o potencial de visualização da simulação. Houve a experimentação com elementos numéricos, que possuíam sentidos diversos, e com outros parâmetros. O processo também revelou conhecimentos dos estudantes. Em conclusão, pontua-se que a experimentação possibilitou a exploração de conceitos matemáticos empiricamente, e a mobilização de diversos recursos, evidenciando o pensamento com a simulação.

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 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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.149
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.076
GPT teacher head0.383
Teacher spread0.306 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2022
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