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    Usando IA para prever a média de notas de redações de inscrição para faculdade
    Crédito:Domínio Público CC0

    Jonah Berger e Olivier Toubia usaram o processamento de linguagem natural para entender o que impulsiona o sucesso acadêmico. Os autores analisaram mais de 20.000 redações de inscrição para faculdade de uma grande universidade pública que atrai estudantes de diversas origens raciais, culturais e econômicas e descobriram que o volume semântico da redação, ou a quantidade de terreno que uma redação de inscrição cobria, previa o desempenho universitário, como medido pela média de notas.

    Eles publicaram suas descobertas no PNAS Nexus .

    Redações que cobriam mais terreno semântico previam notas mais altas. Da mesma forma, redações com saltos conceituais menores entre partes sucessivas de seu discurso previam notas mais altas.

    Essas tendências se mantiveram mesmo quando os pesquisadores controlaram fatores como pontuação no SAT, escolaridade dos pais, gênero, etnia, curso universitário, tópicos de redação e duração da redação. Alguns destes factores, como a escolaridade dos pais e as pontuações do aluno no SAT, codificam informações sobre os antecedentes familiares, sugerindo que as características linguísticas do volume e da velocidade semântica não são determinadas apenas pelo estatuto socioeconómico.

    Segundo os autores, os resultados demonstram que a topografia do pensamento, ou a forma como as pessoas expressam e organizam as suas ideias, pode fornecer informações sobre o seu provável sucesso futuro.

    Mais informações: Jonah Berger et al, A topografia do pensamento, PNAS Nexus (2024). DOI:10.1093/pnasnexus/pgae163. academic.oup.com/pnasnexus/art… /3/5/pgae163/7665783
    Informações do diário: PNAS Nexus

    Fornecido por PNAS Nexus



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