Educação Integral, Híbrida e Inclusiva na perspectiva Construcionista, Contextualizada e Significativa (CCS)
Bibliographic record
Abstract
Nas demandas do século 21, a escola ultrapassa a dimensão do desempenho acadêmico proveniente da acumulação de conteúdos, na direção de um conhecimento mobilizador que exige uma posição protagonista do estudante, isto é, uma possibilidade de saber e fazer. Essa configuração requer um currículo referenciado em competências e, todavia, as competências cognitivas, por si só, não são suficientes para formar esse estudante capaz de enfrentar os desafios do século 21, daí a emergência de uma Educação Integral que vise o desenvolvimento pleno, por meio de competências cognitivas e socioemocionais. O reconhecimento dos prejuízos da fragmentação do conhecimento e da supervalorização da dimensão racional revelou, no campo educacional, a necessidade de ações de integração curricular e de abordagens que promovam o desenvolvimento pleno - cognitivo e socioemocional, mediado pelo uso das tecnologias digitais. A formação de professores com estas competências na perspectiva Construcionista, Contextualizada e Significativa (CCS) é o foco deste artigo, que une a expertise do Instituto Ayrton Senna (IAS) na formação integral com a da equipe da Universidade Estadual Paulista (Unesp), que desenvolve pesquisa relacionadas a formação segundo esta abordagem.
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 | 0.007 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.012 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.005 |
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".