UMA ANÁLISE DE MATERIAIS DIDÁTICOS (RE)ELABORADOS NO PROJETO DE EXTENSÃO “UNISALE PARCERIA UNIVERSIDADE-ESCOLA” À LUZ DOS MULTILETRAMENTOS
Bibliographic record
Abstract
Este artigo tem como propósito analisar os materiais didáticos (re)elaborados a partir de uma parceria estabelecida dentro do projeto de extensão UNISALE – Parceria Universidade-Escola à luz da teoria dos multiletramentos. O projeto é parte integrante do Programa Interfaces, da Faculdade de Letras da Universidade Federal de Minas Gerais (FALE-UFMG), e tem atuado para que seja possível unir duas instituições de ensino, a escola básica e a universidade, em prol da melhoria de suas relações. Para a análise, foram selecionados dois planos de aula com seus respectivos materiais elaborados durante uma parceria no ano de 2018. As análises apontam que ambos os materiais contemplaram os principais aspectos da teoria dos multiletramentos, ainda que em diferentes graus e de diferentes maneiras. Salientamos também aspectos que podem ser mais bem explorados dentro das (re)elaborações didáticas. Ademais, há indícios de que os materiais (re)elaborados nessa parceria contribuíram para uma junção bem-sucedida da teoria e da prática, entendidas sócio-historicamente como dois polos distantes.
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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".