AS PESSOAS IDOSAS SOB PERSPECTIVA DA EDUCAÇÃO MATEMÁTICA
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho visa compreender: como a Educação Matemática, no âmbito das temáticas que a constitui, se direciona reflexivamente aos idosos? Para tanto, realiza-se um levantamento bibliográfico que legou vinte e oito textos, junto aos quais realiza-se uma análise fenomenológica. Tal análise permitiu constituir três ideias nucleares a partir das quais pode-se tecer compreensões sobre o interrogado, quais sejam: a educação matemática de idosos sob perspectiva da inclusão; práticas pedagógicas voltadas ao ensino de idosos; o olhar ao idoso a partir da Etnomatemática. A articulação sobre cada Ideia Nuclear possibilitou destacar aqueles que a investigação mostrou como olhares da Educação Matemática ao público idoso, dentre eles, o olhar da Modelagem Matemática, da Educação Financeira, da formação de professores de Matemática, das tecnologias da informação e da comunicação, da Etnomatemática, das práticas pedagógicas e atividades de Ensino e da inclusão social. Constata-se a ausência do olhar da Filosofia da Educação Matemática, este que pode à posteriori ser direcionado pelos autores deste texto, ou por pesquisadores que o leem.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".