Educação linguística em contexto pandêmico: gêneros textuais multiletrados ressignificando as práticas pedagógicas em classe de alfabetização
Notice bibliographique
Résumé
Este artigo tem como objetivo analisar as contribuições da organização do trabalho pedagógico a partir de uma Sequência Didática (SD) para o ensino de Língua Portuguesa, realizado de forma síncrona via plataforma Google Meet durante a pandemia de Covid-19. Apresenta-se uma abordagem teórico-metodológica decolonial com base em uma SD para o ensino de Língua Portuguesa de uma turma de 1º ano do Ensino Fundamental – escola pública no Distrito Federal –, fundamentada na metodologia de pesquisa participante (GIL, 2017; MARCONI; LAKATOS, 2017) no período pandêmico, nas aulas síncronas realizadas via plataforma Google Meet, com recorte temporal do ano de 2021. O trabalho teve como referência o modelo didático de SD (DOLZ; NOVERRAZ; SCHNEULLY, 2004) e o destaque à forma de atuação da professora-alfabetizadora durante a condução das aulas, mais especificamente em relação à sua mediação pedagógica (BORTONI-RICARDO et.al., 2012) em eventos de ensino da leitura e da escrita. A proposta da SD surgiu das necessidades reais dos alunos frente às peculiaridades do ensino remoto (FREIRE, 2005), considerando os gêneros regras de convivência, cartaz e podcast; e pautou-se também na teoria dos multiletramentos (ROJO; MOURA, 2012; KALANTZIS; COPE; PINHEIRO, 2020; RIBEIRO, 2021). Os resultados da pesquisa indicam que a organização do trabalho pedagógico de uma SD para o ensino de Língua Portuguesa, por meio de gêneros textuais elaborados a partir de temas ou situações reais de produção e necessidades autênticas de produção textual, com receptores/interlocutores/interlocutores verdadeiramente interessados naquele texto, com propósitos legítimos, pode impactar positivamente o processo de ensino-aprendizagem dos educandos.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».