As Licenciaturas em Matemática no estado do Rio Grande do Sul: um mapeamento do cenário atual
Bibliographic record
Abstract
Atualmente quase a totalidade dos brasileiros, em idade escolar adequada, estão matriculados na Educação Básica, apesar da dificuldade de se atingir as metas estabelecidas no Ensino Médio. Nesse sentido, cresce a demanda por professores licenciados em matemática, cujo problema em relação à falta de formação condizente com a prática profissional é histórico em nosso país. O objetivo deste trabalho é apresentar um levantamento atual da oferta de vagas nos cursos de Licenciatura em Matemática no estado do Rio Grande do Sul, trazendo como referencial alguns aspectos históricos que marcaram a constituição das licenciaturas em matemática no Brasil. A pesquisa foi realizada por meio do levantamento de dados na Plataforma e-MEC, do Ministério da Educação, e utilizou-se como ferramenta a análise quantitativa. Concluímos que as vagas anuais para os cursos de Licenciatura em Matemática no estado do Rio Grande do Sul, em sua maioria, são ofertadas por instituições privadas e, majoritariamente, em cursos à distância. Além disso, constatou-se que há em processo a extinção de alguns cursos na modalidade presencial, todos em instituições de Ensino Superior privadas.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".