DOCÊNCIA NO ENSINO SUPERIOR: IDENTIDADE E PROFISSÃO DOCENTE NA LICENCIATURA
Bibliographic record
Abstract
O trabalho referente aborda sobre a docência superior, em que a identidade profissional é uma percursora de análise sobre “o ser” professor e a profissão docente na licenciatura como aquisição de conhecimento. Os objetivos desse artigo são compreender a construção da identidade perante a docência, principalmente na licenciatura; analisar como a formação docente interfere na identidade do docente para a atuação na licenciatura; avaliar a profissão docente através de aspectos e contextos que enfatizam o seu estudo; relacionar a identidade com a formação docente na licenciatura na busca de conduzir o conhecimento dessa área. A metodologia para este artigo consistiu em uma pesquisa qualitativa de porte da pesquisa bibliográfica investigados os contextos em livros, artigos científicos e periódicos para uma comprovação dos fatos coletados de acordo com o tema proposto. A primeira parte aborda a formação da identidade do docente em que explica os aspectos para a sua construção, transformação e adequação, a segunda parte trata das reflexões sobre a profissão docente e a terceira parte que discuti sobre a perspectiva da identidade e profissão docente na licenciatura. Com isso, a identidade é uma construção reflexiva do docente que deve desenvolvê-la desde cedo e perceber aprimorá-la.
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 | 0.007 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.025 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".