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Enregistrement W4381680809 · doi:10.5335/rep.v30i0.14352

Políticas curriculares no novo Ensino Médio de Pernambucano

2023· article· pt· W4381680809 sur OpenAlexaboutno aff
Lucinalva Andrade Ataíde de Almeida, Almir Antonio Bezerra, Carla Patrícia Acioli Lins

Notice bibliographique

RevueRevista Espaço Pedagógico · 2023
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Pedagogy and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este artigo insere-se no debate sobre políticas curriculares e tem como objetivo analisar (re)configurações e sentidos de Itinerários Formativos instituídos em torno de disciplinas eletivas em escolas de Ensino Médio localizadas no agreste de Pernambuco. Enquanto movimento teórico-metodológico, fundamenta-se numa perspectiva discursiva a partir das contribuições de Laclau e Mouffe (2015), pois mobiliza-se referenciais do pós-estruturalismo nas políticas curriculares, como também inscreve-se numa abordagem discursiva de políticas curriculares, que tomou como base os estudos de (DARDOT; LAVAL, 2016), (BROWN, 2019), BALL (2016; 2020); (BALL; MAINARDES, 2011), inscritos no pós-marxismo para explicitar como o neoliberalismo tem afetado os sentidos de currículo, negando as políticas curriculares contextuais. Diante disso, percebeu-se que o neoliberalismo ressoa na educação através de políticas curriculares verticalizadas, que desconsideram as subjetividades contextuais das escolas. Dessa forma, as políticas neoliberais são decisões políticas estabelecidas a partir de um ponto nodal que procura estabilizar discursos, identidades e subjetividades (LOPES, 2018). Assim, este estudo apontou que as eletivas, enquanto Itinerários Formativos, tentam negar as verdades contextuais, pois estão atreladas à BNCC, configurando no eixo do empreendedorismo na perspectiva de desenvolvimento de subjetividade neoliberal a partir de movimentos formativos de jovens empreendedor.

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)0,003
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,022

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,346 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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