Refletindo sobre a Educação Linguística Crítica e a Base Nacional Comum Curricular
Bibliographic record
Abstract
O objetivo central desta edição especial é apresentar estudos e reflexões críticas e/ou decoloniais em relação à Base Nacional Comum Curricular - BNCC, partindo especialmente da(s) visão(visões) da Linguística Aplicada Crítica e Educação Crítica (SILVA; JORDÃO, 2021; SOUZA, 2021, 2019; RAJAGOPALAN, 2020, 2019; JORDÃO, 2019; PENNYCOOK; MAKONI, 2019; JORDÃO; MARTINEZ; MONTE MOR, 2018; MONTE MOR; MORGAN, 2014; DUBOC; FERRAZ, 2018; FREIRE, 1987; 1980 [2001]). Para tanto, ele será organizado em torno dos seguintes eixos: i) Etnografias das Políticas Linguísticas no Brasil: discussões críticas das especificidades das políticas linguísticas no Brasil que refletem uma “matriz (neo)colonial de poder” (SANTOS, 2014): i.e. alicerçadas nas teorias do Norte/da Metrópole/Eurocêntricas, nos sistemas de conhecimentos e epistemologias; ii) Política e Planejamento Linguístico (PPL): análises críticas das iniciativas das PPL que refletem opressão econômica e dependências neoliberais (e.g. native-spkearism, ideologias da língua padrão, monolinguismo, economia política de publicações globais via periódicos ingleses e rankings internacionais); iii) Bases da PPL (i.e. ideologias de língua e letramento/ ASL, e currículo) que contribuem para desigualdades e hierarquias que têm por base raça, gênero, sexualidade (e.g. rácio-linguística); iv) Promulgação de Políticas Linguísticas (e.g. RAMANATHAN; MORGAN, 2007): a agência de professores locais em mediar ou resistir as políticas. Esperamos que as submissões para este dossiê temático estendam e avancem a nossa compreensão da BNCC em apoio a uma educação linguística crítica efetiva.
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 | 0.013 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".