A PARCERIA ENTRE UNIVERSIDADE E ESCOLA NO ESTÁGIO SUPERVISIONADO: A EXPERIÊNCIA EM QUEBEC
Bibliographic record
Abstract
As parcerias entre universidade e escola são importantes para o desenvolvimento dos estágios na formação de professores. Porém, no Brasil há muitas fragilidades sobre isso, embora se observem algumas iniciativas exitosas em parceria. Experiências internacionais revelam avanços nessa questão, em especial no caso de Quebec, que, com base no modelo profissional de formação, possui um Centro de Formação Inicial de Mestres (CFIM), no qual o estágio supervisionado tem destaque para a formação de professores. O objetivo foi compreender, no caso de Quebec, a parceria entre universidade e escola nos estágios. O quadro teórico se pauta na profissionalização dos professores. A pesquisa qualitativa é um estudo de caso, do tipo intrínseco. Para coleta de dados foram feitas entrevistas semiestruturadas com coordenadores de programas de formação da universidade canadense. Os resultados indicam uma estrutura que favorece a parceria entre universidade e escolas, fruto de uma política de formação docente. Alguns elementos do trabalho desenvolvido em Quebec podem inspirar reflexões sobre as possibilidades de trabalho no contexto de formação docente no Brasil, visando uma política na qual os estágios adquiram maior centralidade na formação de professores.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".