A educação e o ensino de geografia: na era da informação ou do conhecimento? - Doi: 10.5212/OlharProfr.v.13i1.0001
Bibliographic record
Abstract
O mundo contemporâneo, especialmente a partir do último quartel do século XX, vem passando por rápidas transformações - econômicas, sociais, culturais - como resultado da mais recente revolução tecnológica. Essas mudanças tecnológicas vêm delineando o que, dependendo do autor, tem sido caracterizado como era informacional, da informação ou do conhecimento. Castells (1999), por exemplo, afirma que vivemos sob o modo de desenvolvimento informacional. Para analisar a mudança do papel do conhecimento ao longo da história, lança mão da categoria modo de desenvolvimento, que será considerada neste ensaio. Muitas vezes, esses conceitos são utilizados sem muita precisão, dificultando a compreensão da realidade. Qual é o mais apropriado para apreender o momento em que vivemos? Este artigo busca analisá-los criticamente e situar o papel da educação nesse contexto. A escola tem conseguido dar respostas às demandas de um mundo em transformação? A profusão de reformas curriculares que vem sendo implantada em diversos países é um indício de que não, de que a educação escolar ainda não encontrou um caminho consistente. Além disso, a educação não pode se restringir a dar respostas às demandas do sistema produtivo, antes de tudo deve estar voltada para a emancipação humana. E a geografia, tem conseguido adaptar-se às transformações do mundo contemporâneo e, ao mesmo tempo, explicá-lo adequadamente? O texto também levanta algumas questões acerca do papel da geografia - acadêmica e escolar - nesse contexto, embora sem aprofundá-las, o que exigiria outro artigo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.101 | 0.024 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".