CONTRIBUIÇÕES DO APOIO PEDAGÓGICO AO DISCENTE DO IFG CÂMPUS URUAÇU PARA A PERMANÊNCIA E ÊXITO NO ENSINO MÉDIO INTEGRADO
Bibliographic record
Abstract
Os altos índices de evasão e repetência no Ensino Médio Integrado dos Institutos Federais têm contribuído para o distanciamento da tão almejada democratização da educação. Dessa forma, tanto a gestão pública quanto os pesquisadores em educação vem buscando discutir e propor alternativas para essa problemática por meio do incentivo e do desenvolvimento de pesquisas e criação de estratégias no que se refere à questão da evasão no País e incentivar a permanência e êxito do estudante. Desde 2010, o Instituto Federal de Goiás instituiu, em seu organograma, a Coordenação de Apoio Pedagógico ao Discente, com o objetivo de prestar suporte aos alunos de todos os níveis e modalidades de ensino de seus Câmpus. O presente relato traz a experiência do Câmpus Uruaçu do IFG, quanto às medidas de acompanhamento psicopedagógico ao discente como ferramenta para contribuir com permanência e êxito dos estudantes do Ensino Médio Integrado. Ainda que a redução dos elevados índices de evasão seja um desafio, os dados apresentados demonstram um decréscimo considerável nos números de repetência ao longo dos anos, contrariando uma cultura enraizada de justificativa de qualidade por meio da retenção. Vários fatores são determinantes para a obtenção deste avanço, dentre os quais, as intervenções realizadas pelos profissionais da equipe multiprofissional, tanto de cunho pedagógico e/ou psicológico.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".