ENSINO POR INVESTIGAÇÃO NO BRASIL: EMERGÊNCIA, TENDÊNCIAS E PERSPECTIVAS
Bibliographic record
Abstract
RESUMO: A produção acadêmica brasileira a respeito do Ensino por Investigação sofreu significativa expansão ao longo das décadas, transformando-o em uma tendência pedagógica atual no Ensino de Ciências.Diante desse contexto, essa pesquisa tem por objetivo investigação histórico-epistemológico da produção acadêmica brasileira sobre o Estilo de Pensamento em Ensino por Investigação.Para isso, será realizado uma pesquisa bibliográfica do tipo Estado da Arte nos principais eventos da área das Ciências da Natureza e no Catálogo de Teses e Dissertações da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).Será realizado também entrevista com os/as pesquisadores/as que irão emergir do contexto investigado, os dados predominantemente qualitativos dessa pesquisa serão analisados à luz Análise Textual Discursiva de Moraes e Galiazzi (2006).Portanto, espera-se por meio dessa pesquisa apresentar a comunidade de pesquisadores e professores saberes já construídos a respeito do Ensino por Investigação e novas perspectivas de 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 | 0.016 | 0.043 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.023 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".