Mitos e crenças sobre altas habilidades ou superdotação entre professores de uma escola da DRE Pirituba/Jaraguá
Notice bibliographique
Résumé
Alunos com Altas Habilidades ou Superdotacao sao muito mais recorrentes do que evidencia o senso comum, as estimativas mais timidas advertem que esse publico abrange de 3% a 5% de qualquer populacao. Mas por que sera que esses alunos nao sao reconhecidos na maioria das escolas? Essa pesquisa fez um levantamento sobre o que pensam os professores de uma escola da DRE Pirituba/Jaragua a respeito dessa clientela da Educacao Especial, a fim de saber a existencia de mitos que dificultam a correta identificacao desses alunos. Para isso, foi preparado um questionario contendo 23 perguntas fechadas sendo entrevistados 17 professores. A maioria dos participantes afirmou ter entrado em contato com o tema na graduacao, pos-graduacao ou cursos de formacao continuada, e demonstraram possuir certa criticidade a respeito de parte dos mitos apresentados. Porem, foi constatado que os mesmos nao conseguem identificar tais alunos em seu cotidiano escolar, tendo apenas uma professora apontando dois alunos em seu local de trabalho. Diante da presente situacao, nota-se que para ocorrer a inclusao e preciso mais do que dominar a teoria em partes, faz-se necessaria uma acao conjunta entre os profissionais da educacao, a comunidade e o poder publico em busca conhecimento e sensibilizacao de quem realmente sao esses estudantes que fazem parte do publico alvo da educacao especial, para que os mesmos sejam identificados como tais, apontados no censo escolar e atendidos em suas necessidades especificas, caso contrario permanecerao invisiveis na escola.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».