PRINCÍPIOS DO ENSINAR-APRENDER GEOGRAFIA: APONTAMENTOS PARA A RACIONALIDADE DO COMUM
Notice bibliographique
Résumé
O presente artigo discute princípios para ensinar-aprender geografia na escola pública, reconhecendo e problematizando o contexto de ampliação das desigualdades e violação de direitos que têm marcado o projeto societário neoliberal no Brasil. Parte importante deste contexto acentua-se com a emergência de políticas educacionais que pouco problematizam as desigualdades da educação pública no Brasil, reproduzindo-as, com o intuito de consolidar lógicas privatistas em torno das escolas, dos campos disciplinares, da docência e da educação. Os princípios apresentados neste texto se fundam na busca de uma outra racionalidade para além da lógica neoliberal. Para tanto, dialogamos com o conceito de comum, sistematizado por Dardot & Laval (2018), discutindo os sentidos do ensinar-aprender geografia como momento de construção desta outra racionalidade. Em nossa perspectiva, diante da hegemonia da racionalidade neoliberal, é fundamental construir o comum desde as escolas, reinventando nossas práticas, reconhecendo as geografias que fazemos, em diferentes contextos e que, reunidas, tecem novas grafias a muitas mãos e abrem as possibilidades das ações em defesa de um outro projeto societário.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,033 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».