Políticas curriculares no novo Ensino Médio de Pernambucano
Bibliographic record
Abstract
Este artigo insere-se no debate sobre políticas curriculares e tem como objetivo analisar (re)configurações e sentidos de Itinerários Formativos instituídos em torno de disciplinas eletivas em escolas de Ensino Médio localizadas no agreste de Pernambuco. Enquanto movimento teórico-metodológico, fundamenta-se numa perspectiva discursiva a partir das contribuições de Laclau e Mouffe (2015), pois mobiliza-se referenciais do pós-estruturalismo nas políticas curriculares, como também inscreve-se numa abordagem discursiva de políticas curriculares, que tomou como base os estudos de (DARDOT; LAVAL, 2016), (BROWN, 2019), BALL (2016; 2020); (BALL; MAINARDES, 2011), inscritos no pós-marxismo para explicitar como o neoliberalismo tem afetado os sentidos de currículo, negando as políticas curriculares contextuais. Diante disso, percebeu-se que o neoliberalismo ressoa na educação através de políticas curriculares verticalizadas, que desconsideram as subjetividades contextuais das escolas. Dessa forma, as políticas neoliberais são decisões políticas estabelecidas a partir de um ponto nodal que procura estabilizar discursos, identidades e subjetividades (LOPES, 2018). Assim, este estudo apontou que as eletivas, enquanto Itinerários Formativos, tentam negar as verdades contextuais, pois estão atreladas à BNCC, configurando no eixo do empreendedorismo na perspectiva de desenvolvimento de subjetividade neoliberal a partir de movimentos formativos de jovens empreendedor.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".