Leitura para estudantes surdos: um recurso para o aprendizado da Língua Portuguesa
Bibliographic record
Abstract
A leitura para estudantes surdos e um recurso primordial para o aprendizado da Lingua Portuguesa na modalidade escrita. O objetivo desta pesquisa foi analisar como os professores desenvolvem a rotina de leitura atraves da Libras para os alunos surdos nos primeiros anos iniciais do Ensino Fundamental I. As participantes foram 14 professoras de tres Escolas Municipais de Educacao Bilingue para Surdos (EMEBS), de diretorias da regiao de Sao Paulo, capital. A coleta de dados foi realizada por meio de um questionario com 9 (nove) questoes abertas e fechadas. A analise de dados resultou em categorias relacionadas as praticas de leitura e apresentacao de diferentes generos textuais aos estudantes surdos: (1) Apreciacao da leitura por parte dos estudantes com DA/Surdez, (2) Adaptacoes realizadas nas atividades para os alunos com DA/Surdez, (3) Exemplos de atividades na rotina de leitura e (4) A leitura como um recurso eficaz para o aprendizado da Lingua Portuguesa. As professoras envolvidas nesse estudo entendem a importância da leitura para o aprendizado da Lingua Portuguesa, como segunda lingua, bem como para a insercao do estudante surdo no mundo letrado, na perspectiva de uma educacao bilingue.
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 | 0.030 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.011 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| 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".