O papel dos manuais escolares no processo de sensibilização à diversidade e variação linguísticas
Bibliographic record
Abstract
A escola, com uma função capital na cristalização dos saberes, possui a capacidade de fomentar o respeito e a valorização pela diversidade e pela variedade linguísticas, evitando, assim, a subversão do preconceito (sócio)linguístico. Daí decorre a importância da abordagem que se faz ao tema da variedade na sala de aula, da escolha dos instrumentos pedagógicos e, claro, da formação dos professores. Os instrumentos pedagógicos como o manual escolar de língua portuguesa do ensino básico, conforme hoje se apresentam, assumem um papel relevante no ensino e aprendizagem da língua portuguesa, uma vez que desempenham uma relação de mediação, própria da sua função (re)transmissora de conhecimentos. Funcionam como instrumentos básicos de trabalho e suporte de conhecimento para alunos e professores, e até para os pais/encarregados de educação. Por esta razão, é inevitável tomá los em consideração, quando o tema a tratar é a aprendizagem da língua. Assim, pretendemos analisar de que forma estes manuais escolares, disponíveis no mercado português, que possuem uma função legitimadora sobre o que ensinar e de como ensinar, abordam as questões da diversidade e da variação linguísticas, de que forma transmitem os valores da diferença no tratamento da(s) língua(s). Veremos, assim, que a linguística assume um papel relevante para a sensibilização da diversidade e variação linguísticas no ensino.
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 | 0.011 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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".