A política nacional de avaliação do enem: a proposta de redação e o imaginário de escritor ideal
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho, inscrito na perspectiva da Análise de Discurso Materialista de Linha Francesa, com Michel Pêcheux, e Eni Orlandi, no Brasil, tem por objetivo refletir sobre a política de avaliação do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM), a partir da formulação da proposta de redação, enquanto um repetível que aponta para um imaginário de leitor/escritor “ideal”, projetado pelo discurso do Exame. Dessa maneira, as reflexões aqui articuladas dizem respeito à maneira como um sistema de avaliação em larga escala, em seu efeito classificatório, aponta para um imaginário de língua (escrita) e, consequentemente, para um perfil de aluno que se “enquadre” às normas ditas pelo Estado. Para tanto, destacamos a relevância deste estudo para o domínio da linguagem, sobretudo, para os pesquisadores que se voltam a pensar sobre as políticas educacionais, pois, dada a importância desse Programa para o Estado, observa-se que as análises refletem a constituição do sujeito institucionalizado por um imaginário de escrita, o que possibilita refletirmos, ainda, a projeção imaginária da posição-sujeito-aluno “ideal” para a escrita da redação. Estas questões nos possibilitam dizer que o modo como o sujeito se relaciona com escrita tem a ver com o modo como ele se relaciona com o conhecimento, com a linguagem e com a sociedade.
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 | 0.013 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".