A política educacional de alfabetização da criança consubstanciada pelos programas, projetos e pactos: o novo ou tudo de novo?
Bibliographic record
Abstract
A presente pesquisa destina-se a traçar uma trajetória dos programas governamentais brasileiros sobre alfabetização da criança no período pós-1988. Investigou-se os percalços das políticas públicas de alfabetização da criança que circundam programas voltados para área, a fim de responder a questão: Pacto Nacional pela alfabetização na Idade Certa: o novo ou tudo de novo? Buscou-se pesquisa documental e bibliográfica acerca dos programas PCN em Ação – Alfabetização, GESTAR, PROFA, PRALER, PRÓ-LETRAMENTO, PAIC, Programa Além das Palavras e o atual programa PNAIC. Concluiu-se que são programas de governo que ganharam nomes diferentes, com formatos quase idênticos e nem sempre tiveram as instituições formadoras pautadas nas universidades; seguem uma linha de formação continuada à distância com encontros presenciais, utilizando materiais semelhantes e matrizes teóricas divergentes. Especificamente como política de alfabetização para crianças até oito anos a nível nacional, esse momento foi pensado a partir do PNAIC, fazendo notório o avanço dentro do contexto das políticas públicas, ao considerarmos o ineditismo de uma pactuação a nível nacional, uma vez que os programas anteriores atendiam a alfabetização na educação infantil, EJA e os anos iniciais do ensino fundamental como um todo.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".