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Enregistrement W4382874231 · doi:10.17058/rea.v30i1.15131

Avaliação da aprendizagem: A questão dos futuros professores como protagonistas do processo

2022· article· pt· W4382874231 sur OpenAlexaboutno aff
Valderez Marina do Rosário Lima

Notice bibliographique

RevueReflexão e Ação · 2022
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Public Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O material e a pesquisa aqui explicados foram coletados durante o curso intitulado Didática, ministrado para futuros professores de diferentes áreas do conhecimento em uma universidade privada localizada no Sul do Brasil. Esta é uma unidade obrigatória do currículo e foi construída usando três elementos da pedagogia: aprender, ensinar e avaliar. O estudo centra-se na dimensão da avaliação docente. Parte da própria ansiedade dos alunos de graduação em relação à avaliação, que é utilizada como meio para estudar o progresso da teoria avaliativa. Os alunos foram convidados a formular perguntas sobre avaliação, expressando suas dúvidas, os aspectos que os preocupam relacionados ao assunto e o que consideram essencial para aprender a habilidade de fazer uma boa avaliação. A análise realizada resultou em três categorias finais: Princípios e concepções de avaliação; Administração do processo de avaliação; Avaliação em grupos específicos. A análise discursiva textual é um método apropriado para análise de pesquisas no campo da formação de professores. Referências BERNARDO, G. Educação pelo argumento. Rio de Janeiro: Rocco, 2007. CAMARGO, J.; PORTO, J. S. O efeito tamanho da turma sobre o desempenho escolar: uma avaliação do impacto da “enturmação” no ensino fundamental do Rio Grande do Sul. Porto Alegre: UFRGS, 2014. DENZIN, N. K.; LINCOLN, Y. O planejamento da pesquisa qualitativa. Teorias e abordagens. Porto Alegre: Artmed, 2006. FLICK, U. An introduction to qualitative research. 5. ed. Thousand Oaks: Sage publications, 2014. FINKEL, D.L. Teaching with your mouth shut. Portsmouth, N.H. Boynton/Cook, 2000. GRILLO, M.; FREITAS, A. L. S. Autoavaliação: por que e como realizá-la? In: GRILLO, M.; GESSINGER, R. M. (Orgs.). Por que falar ainda em avaliação? Porto Alegre: Edipucrs, 2010. GADAMER, H. G. Verdad y método: fundamentos de una hermenéutica filosófica. Salamanca: Sígueme, 1984. HADJI, C. Ajudar os alunos a fazer a autoregulação da sua aprendizagem: Porque? Como? Pinhais: Melo, 2016. HADJI, C. Avaliação desmistificada. Porto Alegre: Artmed, 2005. HANUSHEK, E. A. Publicly provided education. In: AUERBACH, A. J.; FELDSTEIN, M. (Ed.). Handbook of public economics. Amsterdam: North-Holland, 2002. JOHNSON D. W. AND JOHNSON R. T., , Learning together and alone: Cooperative, competitive, and individualistic learning. Boston, MA: Allyn and Bacon, 1999. LIMA, V.M.R. Universalidades e singularidades presentes no método de Análise Textual Discursiva. In: LIMA, V.M.R.; RAMOS, M. ; PAULA, M.C. Métodos de análise em pesquisa qualitativa: releituras atuais. Porto Alegre: EDIPUCRS, 2019. LUCKESI, C. C. Avaliação da aprendizagem escolar: estudos e proposições. 22. ed. São Paulo: Cortez, 2011. MITTLER, P. Working towards inclusive education: social contexts. New York: David Fulton, 2012. MORAES, R.; GALIAZZI, M.C. Análise Textual Discursiva. Ijuí: Unijuí, 2007. PÉREZ GÓMEZ, A. I. Educação na era digital: a escola educativa. Porto Alegre: Penso, 2015. SILVA, T. T. A produção social da identidade e da diferença. In: SILVA, T. T. (Org.). Identidade e diferença: a perspectiva dos estudos culturais. 11. ed. Petrópolis: Vozes, 2009. STAKE, R. E. Qualitative Research: studying how things work. New York: Guilford, 2010. TARDIF, J. L’évaluation des compétences: documenter le parcours de développement. Montréal: Chenelière Éducation, 2006. TRIVIÑOS, A. N. S. Introdução à pesquisa em ciências sociais. São Paulo: Atlas, 1987 YIN, R.K. Case study research: design and methods. 5. ed. Thousand Oaks: Sage publications, 2013. OLABUENAGA, J. I. R. Metodologia de investigación cualitativa. Bilbao:Universidad de Deusto, 2007. SOUZA, R S ; GALIAZZI, M. C. Compreensões acerca da hermenêutica na Análise Textual Discursiva. Editora.Ijuí: Unijuí Ano 31 nº 100 Set./Dez. 2016 Ens, R. T., Ribas, M. S., & de Amorim Favoreto, E. D. Discursive Textual Analysis of Brazil’s National Curricular Guidelines for Youth and Adult Education: Meanings and Senses. Creative Education, 7, 1759-1764, 2016. http://dx.doi.org/10.4236/ce.2016.712179.

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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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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