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Enregistrement W3028078783 · doi:10.5216/ia.v45i1.61630

O RETROCESSO DA REFORMA DO ENSINO MÉDIO, A BNCC, O NEOLIBERALISMO EDUCACIONAL E A MARGINALIZAÇÃO DOS INSTITUTOS FEDERAIS - IFs

2020· article· pt· W3028078783 sur OpenAlexaboutno aff
Rosimar Serena Siqueira Esquinsani, Sidinei Cruz Sobrinho

Notice bibliographique

RevueRevista Inter-Ação · 2020
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Pedagogy and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RESUMO
 O artigo analisa e discute as principais justificativas governamentais para a política pública educacional da Reforma do Ensino Médio (2017), e a Base Nacional Comum Curricular para o Ensino Médio (BNCC-EM, 2018). Demonstra o conflito da compreensão de Educação para a Formação Integral, explícita no Art. 205 da Constituição Federal de 1988, com a ideia em desenvolvimento para uma educação mercantilista neoliberal. Afirma o retrocesso do “Novo Ensino Médio” comparado as reformas da mesma etapa de ensino durante a ditadura militar e, em nível mundial, a partir de referenciais como as reformas na França e Estados Unidos. A pesquisa se fundamenta a partir da hermenêutica dos argumentos da exposição de motivos para a Lei 13.415/2017, declarações do governo (MEC) na mídia, estudos e relatórios sobre o tema e fundamentação de aporte teórico em Dardot, Laval e outros. Conclui pela refutação à lógica neoliberal da reforma do ensino médio e no currículo por habilidades e competências na BNCC. Sugere a retomada e a ampliação da experiência dos Institutos Federais – IFs na perspectiva da formação integral e da educação profissional integrada ao ensino médio na educação pública.
 Palavras-chave: Reforma do Ensino Médio, BNCC, Neoliberalismo, Institutos Federais – Ifs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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