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Enregistrement W4378714203 · doi:10.22481/riduesb.v8i1.12202

Análise discursiva das percepções de licenciandos em Pedagogia sobre a construção de letramento acadêmico-científico

2023· article· pt· W4378714203 sur OpenAlexaff
Dedilene Alves de Jesus, Paulo César Ribeiro

Notice bibliographique

RevueRevista de Iniciação à Docência · 2023
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Digital Technologies
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyHumanitiesSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estudos sobre práticas de letramento acadêmico no ensino superior têm demonstrado que há uma concepção de que tais processos se manifestam de forma complexa, tanto na escrita e leitura quanto na oralidade (MUSSIO, 2017; FIAD, 2011; MOTTA-ROTH, 2010; FISCHER, 2010), exigindo um olhar mais atento no que diz respeito às formas de recepção e produção dos textos acadêmico-científicos. Diante desse cenário, nosso objetivo de pesquisa foi analisar as percepções dos licenciandos de Pedagogia de uma instituição de ensino superior estadual mineira acerca das suas vivências nas práticas de letramento acadêmico-científicos. Como metodologia, fizemos um questionário individual para os ingressantes no curso e os licenciandos do último período, com 12 questões. Para este trabalho, selecionamos 4 questões discursivas, que apresentaram justificativas e comentários dos licenciandos sobre suas experiências com esse tipo de letramento. Como metodologia de análise, utilizamos os pressupostos da Análise de Conteúdo (BARDIN, 2007). Os resultados demonstraram que há necessidade de uma mediação mais aprofundada por parte dos professores do ensino superior, para que as práticas de letramento acadêmico-científico sejam mobilizadas não somente em momentos esparsos do curso ou para grupos específicos, mas façam parte da cultura acadêmica de forma mais proveitosa e sejam verdadeiramente ensinadas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,333 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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