Pautas didáticas na construção da profissionalidade docente
Bibliographic record
Abstract
Diante da necessidade de profissionalização da formação do professor de música, este artigo tem como objetivo refletir sobre as Pautas Didáticas, um conjunto de dispositivos de formação, resultado de pesquisa desenvolvida no âmbito do estágio de pós-doutorado. Tomando como eixo da formação a reflexão e a profissionalidade docente, entendida como aquilo que é específico para o desempenho da ação docente (comportamentos, atitudes, conhecimentos, habilidades, valores), foi desenvolvido um projeto no estágio supervisionado, no primeiro semestre de 2019. Para a etapa de Interação com a escola, as Pautas Didáticas tiveram foco no espaço escolar (estrutura, funcionamento e projeto pedagógico), na didática em sala de aula (gestão da classe e gestão dos aprendizados), na relação ética (valores, princípios, dilemas e tensões) e no reconhecimento dos aprendizados adquiridos (escrita reflexiva). Nos momentos de organização e socialização dos dados, foram disponibilizados aos licenciandos aportes teóricos e conceituas para subsidiar a análise de situações, dilemas e problematizações. Ao estimular a reflexividade, esses dispositivos caracterizam uma abordagem profissionalizante, uma vez que permitem identificar comportamentos, atitudes, escolhas metodológicas, formular pontos de vista, formalizar e refletir sobre elementos da prática docente observada, desenvolver postura crítica e ética diante de ações e escolhas pedagógicas, levantando pistas para a organização de propostas situadas de intervenção didática.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".