Refletindo sobre causas para o descompasso entre a formação docente e as demandas do aluno de educação básica
Notice bibliographique
Résumé
Neste texto, relato minha mais recente experiência como supervisora de estágio de docência em língua inglesa, com o objetivo principal de avaliar em que medida os professores em formação empregaram, em suas atividades de práticas de linguagem propostas em sala de aula, as contribuições do Interacionismo Sodiodiscursivo e das teorias de gênros textuais/discursivos. Para tanto, dois planos de aula dos estagiários aplicados a alunos de educação básica de escolas públicas foram analisados. O resultado da análise apontou para a ausência da aplicação de referenciais teóricos sólidos na prática docente dos estagiários Avalio aqui as possíveis causas para tal situação, com base no Parecer CNE/CP 9/2001 e na Lei 11.788 do Governo Federal, que legisla sobre os estágios. Apesar de o cenário de pouco alento aqui mostrado, espera-se que as conclusões advindas desta reflexão consigam indicar maneiras de transformá-lo.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,004 |
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 ».