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AS HISTÓRIAS DE VIDA COMO TRAMAS DE FIOS NA COMPOSIÇÃO DA PROFESSORALIDADE

2016· article· pt· W4229999753 sur OpenAlexaff
Jussara Midlej, Marcos Villela Pereira

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Pesquisa (Auto)Biográfica · 2016
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Pedagogy and Practices
Établissements canadiensSexuality Education Resource Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este texto trata de uma investigação-formação realizada numa abordagem (auto)biográfica, entre 2013 e 2014, numa turma de Pedagogia, integrada ao Plano Nacional de Formação de Professores da Educação Básica (PARFOR), em colaboração com a Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (UESB), no campus de Jequié. As escritas de si, concretizadas nos memoriais, e as ações realizadas nos ateliês deram-se num plano extensional de recolha de informações, em diferentes circunstâncias e contextos, com a finalidade de expandir o campo dos possíveis, com retornos aos materiais produzidos no processo profissional e formativo. As conversações, como ações de reciprocidade, foram relacionadas à triangulação formativa e às histórias de vida, em contextos de pesquisa e formação. Os agrupamentos, com repetidas análises compreensivas das informações produzidas, demonstraram alargar as perspectivas docentes e ampliar as características formativas dos atos de narrar-se e às práticas educacionais cotidianas. Nos partícipes, o acréscimo das percepções de si e o aguçamento de seus entendimentos acerca das situações e das experiências ficaram patentes; contribuíram para a concepção da formação como autoformação, demonstrando que o ser humano, ao viver experiências de si rearranja, atualiza-se, diferencia-se continuamente, produz forças vitais criadoras de estados inéditos de ser professor.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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