Para quem os professores planejam suas aulas? Um estudo de caso luso-brasileiro
Bibliographic record
Abstract
O planejamento é uma ação pedagógica na qual o professor organiza a sua prática educativa. O planejamento é um processo de racionalização, organização e coordenação da ação docente. Deste modo, plano é uma espécie de teorização, um instrumento de reflexão sobre a sua prática docente. Mas será que os docentes concordam com as definições teóricas do papel da planificação? Assim, é preciso conhecer a concepção dos professores sobre o planejamento no ensino. O objetivo desta pesquisa foi verificar o que os professores consideram ao planejar suas ações; e se, nesta ação, consideram o perfil profissional dos estudantes, professores e/ou biólogos. Esta pesquisa tem um caráter qualitativo e adotou a entrevista como método de coleta de dados e a teoria fundamentada nos dados como método de análise. Foram entrevistados quinze professores de Botânica advindos de quatro universidades, sendo três brasileiras e uma portuguesa. Como resultado desta pesquisa, todos os professores consideram os conteúdos abordados nas aulas como fator principal na organização e no planejamento. Em relação ao perfil dos estudantes, metade dos docentes considera que todos devem saber o conteúdo específico, independentemente de onde irão atuar. Conclui-se que a não preocupação com o professor em formação pode interferir na ação desses sujeitos e em sua correlação entre o conhecimento científico e a práxis pedagógica.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".