Metodologia de projetos: perspectivas de aprendizagem ativa, significativa, crítica e transformadora.
Bibliographic record
Abstract
As Metodologias Ativas (MA) são caracterizadas pelo protagonismo do aluno no processo de ensino aprendizagem e pelo papel mediador e organizador do professor. Remontam da proposta de John Dewey, da década de trinta (século XX), porém vêm sendo retomadas com maior ênfase e abrangência nesta última década. A Metodologia de Projetos (MP) é uma MA composta por diferentes fases, permeadas de diversificadas estratégias que visam a produção de conhecimento e a aprendizagem ativa. Objetivou-se, neste texto, analisar e refletir sobre a MP, proposta por Behrens (2006), e propor uma (re)organização e (re) apresentação de suas fases com base na prática pedagógica docente das pesquisadoras, bem como discutir seu potencial de condução à aprendizagem ativa, significativa, crítica e transformadora, tendo como principal critério a pertinência e acolhimento das fases aos princípios da teoria da Aprendizagem Significativa (AS) (Ausubel, 1963) e a nova visão refletida na Aprendizagem Significativa Crítica (ASC) de Moreira (2010). A proposta foi denominada de Metodologia de Projetos em uma Perspectiva Ativa, Significativa, Crítica e Transformadora e a análise apontou pertinência e acolhimento a todos os princípios elencados da AS e da ASC. Ademais, sua utilização como MA e inovadora pode contribuir para a aprendizagem com significado e criticidade na produção do conhecimento.
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 | 0.019 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| 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".