GROUNDED THEORY. A Research Method for Advancing the Comprehension of P4C’s Processes.
Bibliographic record
Abstract
A abordagem de Filosofia para Crianças (fpc) foi desenvolvida por Matthew Lipman nadécada de 1970 para estimular o pensamento crítico e complexo dos alunos. Hoje, a fpc deLipman e outros programas baseados nela são divulgados em todo o mundo em escolasprimárias e secundárias. Contudo, a praxis filosófica tem impacto no pensamento dos alunos?Para responder a esta questão, o pensamento dos alunos deve ser avaliado para medir o que éadquirido, o que está em processo de incorporação e o que precisa ser estimulado. Existemmuitos métodos quantitativos e qualitativos de pesquisa; escolhemos o método da teoriafundamentada (Grounded Theory, GT), pois nosso objetivo era elaborar uma ferramenta de avaliação rigorosa e significativa que contribuísse para a avaliação e compreensão dosprocessos cognitivos das crianças que se beneficiam da práxis filosófica. O método GT tem avantagem de mostrar um retrato "objetivizado" dos alunos quando eles se envolvem emdiálogo dentro de uma comunidade filosófica de investigação, em vez de tentar verificar ouvalidar uma determinada teoria. Inclui seis etapas de análise, a saber, coleta de dados,codificação, agrupamento de códigos em categorias, definição e variação de categorias,integração final de teoria e auto-avaliação do pesquisador. Na primeira parte do artigo,descrevemos as regras e etapas na análise do método GT, conforme proposto por Charmaz,Glaser & Strauss e Laperrière. Exemplos de nossa própria experiência de pesquisa sãoutilizados para ilustrar cada um dos elementos metodológicos, que levaram à elaboração domodelo do processo de desenvolvimento do "pensamento crítico dialógico" (DCT).
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 | 0.073 | 0.058 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.005 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".