DA EPISTEMOLOGIA CLÁSSICA DA EDUCAÇÃO À INCLUSÃO ESCOLAR: DESAFIOS E PERSPECTIVAS
Bibliographic record
Abstract
Dedica-se neste artigo a analisar as especificidades da educação inclusiva, da implementação institucional à prática da sua ação. Argumenta-se que a educação inclusiva se apresenta frente a um desafio o qual se constitui no descompasso entre a epistemologia clássica da educação e a da educação inclusiva. Isto é, se de um lado a partir da epistemologia clássica a ação escolar utiliza como pressuposto básico a homogeneidade, funcionalidade e evolução, por outro lado, o pressuposto básico da educação inclusiva é que as diferenças se constituem em fator construtivo, a partir de trocas de experiências advindas das diferentes experiências de vida construídas nas especificidades e singularidades sociais. Porém, se a institucionalidade da escola, suas regras, normas e valores, continua assentada no pressuposto da epistemologia clássica da educação, o mundo social e acadêmico age de forma a criar caminhos que viabilizam a educação inclusiva, como é o caso da conquista da legislação e a pressão feita sobre a escola no sentido de acolher as diferenças e as singularidades sociais.
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 | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.043 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.017 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".