Experiências e formação docente face à inclusão de estudantes com deficiência no ensino técnico
Bibliographic record
Abstract
A inclusão de estudantes com deficiência está legitimada em vários dispositivos legais nacionais e internacionais que preconizam sua matrícula na rede regular de ensino, o que vem proporcionando um aumento significativo do número de estudantes com deficiência nas instituições de ensino. No entanto, várias são as barreiras que impedem ou dificultam a sua inclusão nessas instituições, dentre elas a própria formação docente, que podem conduzir às diversas manifestações de preconceito. Essas barreiras reiteram a necessidade de problematizar e de realizar pesquisas que objetivem investigar o processo de inclusão de estudantes com deficiência nas Instituições de Ensino, sentido que se fundamenta esta pesquisa. Este artigo tem como objetivo investigar o processo de inclusão de estudantes com deficiência visual na escola, a aceitação da diferença e da diversidade, tendo como base a formação e as experiências de docentes do Ensino Técnico do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais (IFMG) – Campus São João Evangelista- MG. O estudo, de cunho qualitativo, teve os dados coletados por meio de entrevista semiestruturada e contou com sete professoras que atuavam com estudantes com deficiência visual como sua população-alvo. Esta pesquisa apontou a necessidade de uma reflexão crítica acerca da organização de escolas inclusivas e ainda uma escassez de estudos resultantes de experiências escolares sobre a educação dos estudantes com deficiência na perspectiva da inclusão escolar no Brasil, sobretudo em interface com a Educação Profissional.
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 | 0.020 | 0.049 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".