Avaliação da aprendizagem: contribuições da pesquisa-ação colaborativa
Bibliographic record
Abstract
O trabalho apresenta resultados de uma pesquisa de cunho qualitativo, do tipo pesquisa-ação colaborativa, que teve como objetivo: compreender a base epistemológica da avaliação da aprendizagem de professores participantes da pesquisa-ação colaborativa. Trata-se de duas professoras iniciantes na carreira do magistério superior, da área de exatas, que participaram da referida pesquisa durante seus três anos de desenvolvimento. Este artigo tomou para análise a observação da prática docente de tais colaboradoras, durante o semestre 2018.1. O estudo teve como base teórica, dentre outros autores, Perrenoud, (1999); Becker, (2002); Matui, (1995); Behrens, (2003; Stenhouse, apud Rudduck e Hopkins (2007); Pimenta, (2005). As principais conclusões apontam que os resultados das práticas avaliativas das duas professoras colaboradoras, agora voltadas para a aprendizagem e não para a classificação dos estudantes, fazem com que tanto estes sujeitos quanto as próprias docentes aumentem seus autoconceitos, na medida em que resultaram em satisfação pela docência que exercem e pelas aprendizagens construídas nos componentes curriculares durante o semestre em evidência.
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 | 0.043 | 0.071 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.022 | 0.013 |
| Open science | 0.003 | 0.013 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| 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".