Caracterização de práticas de ensino e delineamentos de recursos didáticos para área curricular de matemática no ensino fundamental
Notice bibliographique
Résumé
A proposta e as orientações curriculares do Ensino Fundamental para a área de Matemática e as Matrizes de Referência do SARESP preconizam conteúdo curriculares e expectativas de aprendizagem expressas sob a forma de competências passíveis de avaliação ao final dos Ciclos I e II. Este trabalho, fundamentado teoricamente na Análise do Comportamento, utilizou essas propostas para analisar registros em vídeo de aulas ministradas por docentes das 4ª e 8ª séries, sustentando dois objetivos: 1) caracterizar práticas de ensino de professores da rede estadual que ministram conteúdos de matemática, com ênfase na identificação e na descrição de consistências entre as contingências de ensino registradas, os conteúdos ministrados e as competências explicitadas na documentação acima especificada; 2) verificar se a caracterização das práticas de ensino desses professores se constituiria em condição favorecedora para o delineamento de recursos didáticos para o ensino de conteúdos curriculares de matemática previstos nesta mesma documentação. O primeiro objetivo justificou a execução das três etapas do Procedimento de Descrição e Análise, de acordo com a sequência: seleção dos registros em vídeo de duas unidades didáticas (UDs) e vinculação de habilidades e competências parametrizadas pelo SARESP às práticas de ensino de duas professoras; descrições e análises das interações observadas; síntese das análises das UDs, salientando as ocorrências de ações mais incidentes nas práticas de ensino das professoras. Pela síntese, constatou-se que as professoras prescindiram de (1) fornecer condições com as quais os alunos pudessem elaborar suas próprias respostas às atividades propostas e (2) apresentar consequências imediatas contingentes às respostas dos alunos; (3) explorar possíveis relações de controle das respostas fornecidas pelos alunos...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».