Educação ao longo da vida: uma nova roupagem da accountability / Lifelong learning: a new take on accountability
Notice bibliographique
Résumé
Tendo em vista a crescente movimentação educacional brasileira pautada em um discurso de inovação integrado aos preceitos neoliberais, onde o surgimento de termos como, educação ao longo da vida são amplamente divulgados por institutos e organizações como a saída para os problemas no ensino. Este trabalho tem como objetivo discutir um ponto específico desse cenário: a nova roupagem que a accountability ganhou dentro do contexto educacional através da educação ao longo da vida. Isto posto, realizamos uma pesquisa qualitativa com o viés no materialismo histórico-dialético e sua ênfase nas contradições da sociedade. Como base bibliográfica nos apoiamos em: Freitas (2007, 2018), Gadotti (2016), Laval (2019), Mészáros (2008), Brooke (2012), entre outros autores que forneceram subsídios para a compreensão da temática. Desse modo, ao tencionarmos as discussões para a problemática da educação ao longo da vida como accountability, elucidamos a necessidade de explorar a questão sobre um prisma crítico e que considere seus idealizadores e principalmente, quem é favorecido com a naturalização desse discurso.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,038 |
| Communication savante | 0,018 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».