O futuro do passado: desafios para o ensino da história na escola numa perspectiva global.
Bibliographic record
Abstract
Desde o final do século XIX, as «revoluções» historiográficas multiplicam-se.Convicções que se estabeleceram a seu tempo como consensos epistemológicos e metodológicos sobre as práticas de investigação neste domínio são substituídas por outras, também aparentemente eternas.Mais recentemente, a reflexão dos historiadores centrou-se mais nos recursos narrativos da escrita da história e nos esforços de descompartimentar, de desconstruir e de problematizar documentos, disciplinas e identidades, mas também sobre a pluralidade das áreas e escalas espaçotemporais a partir das quais se colocam os problemas de investigação.Estas mudanças, tal como as contínuas, são relativas e ocorrem num contexto cultural, econômico, político e social que afeta também o mundo da educação.Neste contexto, quais desafios se colocam ao ensino escolar da história?Como aproveitar a situação para aumentar a motivação dos alunos, na classe de história, para os tornar mais intelectualmente autônomos e curiosos, para desenvolver o seu pensamento crítico, a sua conscientização?Esse ensaio inicial tem como intuito levantar algumas questões que deram origem e inspiraram a proposição desse dossiê, além de, evidentemente, apresentar os trabalhos que o compõem.A inspiração inicial é uma reflexão sobre o futuro do passado, talvez nem se precise
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.014 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".