ESTUDO DE AULA NA FORMAÇÃO DOCENTE INICIAL EM MATEMÁTICA: CRIAÇÃO DE UM TERCEIRO ESPAÇO FORMATIVO
Bibliographic record
Abstract
Neste artigo, temos o objetivo de discutir o estudo de aula como terceiro espaço formativo num contexto de formação inicial de professores de matemática. Para realização da pesquisa utilizamos as noções teóricas de processo de Lesson Study e Espaços formativos híbridos, como terceiros espaços formativos, alternativos aos convencionais. Participaram da pesquisa 20 licenciandos do curso de Matemática de uma universidade federal da região oeste da Bahia e três professores formadores. A produção dos dados foi baseada na observação de aula, o que se aproximou de um estudo de aula com participação efetiva dos futuros professores. O principal aspecto que caracterizou o estudo de aula como terceiro espaço formativo foi a reunião do conhecimento prático de analisar uma aula em que se assumiu ao mesmo tempo o papel de estudante e observador, o que significou uma nova oportunidade de aprendizagem para os futuros professores em formação, a medida em que, os aproximou de um espaço mais igualitário entre todos colaboradores da pesquisa.
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 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".