Análise discursiva das percepções de licenciandos em Pedagogia sobre a construção de letramento acadêmico-científico
Bibliographic record
Abstract
Estudos sobre práticas de letramento acadêmico no ensino superior têm demonstrado que há uma concepção de que tais processos se manifestam de forma complexa, tanto na escrita e leitura quanto na oralidade (MUSSIO, 2017; FIAD, 2011; MOTTA-ROTH, 2010; FISCHER, 2010), exigindo um olhar mais atento no que diz respeito às formas de recepção e produção dos textos acadêmico-científicos. Diante desse cenário, nosso objetivo de pesquisa foi analisar as percepções dos licenciandos de Pedagogia de uma instituição de ensino superior estadual mineira acerca das suas vivências nas práticas de letramento acadêmico-científicos. Como metodologia, fizemos um questionário individual para os ingressantes no curso e os licenciandos do último período, com 12 questões. Para este trabalho, selecionamos 4 questões discursivas, que apresentaram justificativas e comentários dos licenciandos sobre suas experiências com esse tipo de letramento. Como metodologia de análise, utilizamos os pressupostos da Análise de Conteúdo (BARDIN, 2007). Os resultados demonstraram que há necessidade de uma mediação mais aprofundada por parte dos professores do ensino superior, para que as práticas de letramento acadêmico-científico sejam mobilizadas não somente em momentos esparsos do curso ou para grupos específicos, mas façam parte da cultura acadêmica de forma mais proveitosa e sejam verdadeiramente ensinadas.
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 | 0.018 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".