Estudo de caso com professores de matemática da EJA e suas práticas letivas
Bibliographic record
Abstract
Neste trabalho, que representa um recorte de uma pesquisa de Mestrado sobre as práticas profissionais de professores de matemática da EJA, apresentaremos as práticas letivas de gestão curricular, tarefas e materiais, comunicação e avaliação. Através de um estudo de caso com três professores, desenvolveu-se uma pesquisa qualitativa, cujos instrumentos investigativos foram as observações de campo, as entrevistas semiestruturadas e a aplicação de questionários. Nosso estudo indicou que as práticas de gestão curricular são determinadas por umestilo de ensino direto e expositivo, baseado na resolução de exercícios. Em relação às tarefas propostas os professores pouco recorrem a outros materiais didáticos, além do quadro e do giz, e raramente utilizam o livrodidático. A comunicação na sala de aula é unívoca, algumas vezes complementada por metáforas inadequadas, principalmente, no ensino de álgebra. As práticas de avaliação dos alunos são, predominantemente, focadas na função sumativa.Palavras-chave: Educação Matemática; Práticas Letivas; Educação de Jovens e Adultos.
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 | 0.008 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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".