A escrita do professor: contribuições da SBEM-SC
Bibliographic record
Abstract
O presente texto visa apresentar considerações e reflexões acerca de uma ação formativa planejada com intuito de corroborar com os processos de escrita do (futuro) professor que ensina matemática. No movimento empreendido, trazemos distintas percepções dos que se aventuraram na ação formativa: participante-cursista, professoras colaboradoras de um módulo e da coordenação. Em meio a histórias, registros do que ocorreu e as memórias, percebemos que os envolvidos na ação, sejam eles os proponentes, os professores ministrantes dos módulos ou os cursistas, tiveram aprendizagens (coletivas). Esse processo formativo alcançou as várias regiões do estado de Santa Catarina e sujeitos de diferentes formações, que destacam a qualidade do desenvolvido e uma intencionalidade capaz de ressoar na prática dos participantes que buscaram nela aprendizagem e aprofundamento da temática. Por fim, destacamos que a formação se constituiu em uma aventura e que ações como esta são potenciais que podem se estabelecer em uma política-pública de formação, pois seu modelo atende às expectativas dos participantes.
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 | 0.014 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".