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Record W4382874231 · doi:10.17058/rea.v30i1.15131

Avaliação da aprendizagem: A questão dos futuros professores como protagonistas do processo

2022· article· pt· W4382874231 on OpenAlexaboutno aff
Valderez Marina do Rosário Lima

Bibliographic record

VenueReflexão e Ação · 2022
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicEducation and Public Policy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

O material e a pesquisa aqui explicados foram coletados durante o curso intitulado Didática, ministrado para futuros professores de diferentes áreas do conhecimento em uma universidade privada localizada no Sul do Brasil. Esta é uma unidade obrigatória do currículo e foi construída usando três elementos da pedagogia: aprender, ensinar e avaliar. O estudo centra-se na dimensão da avaliação docente. Parte da própria ansiedade dos alunos de graduação em relação à avaliação, que é utilizada como meio para estudar o progresso da teoria avaliativa. Os alunos foram convidados a formular perguntas sobre avaliação, expressando suas dúvidas, os aspectos que os preocupam relacionados ao assunto e o que consideram essencial para aprender a habilidade de fazer uma boa avaliação. A análise realizada resultou em três categorias finais: Princípios e concepções de avaliação; Administração do processo de avaliação; Avaliação em grupos específicos. A análise discursiva textual é um método apropriado para análise de pesquisas no campo da formação de professores. Referências BERNARDO, G. Educação pelo argumento. Rio de Janeiro: Rocco, 2007. CAMARGO, J.; PORTO, J. S. O efeito tamanho da turma sobre o desempenho escolar: uma avaliação do impacto da “enturmação” no ensino fundamental do Rio Grande do Sul. Porto Alegre: UFRGS, 2014. DENZIN, N. K.; LINCOLN, Y. O planejamento da pesquisa qualitativa. Teorias e abordagens. Porto Alegre: Artmed, 2006. FLICK, U. An introduction to qualitative research. 5. ed. Thousand Oaks: Sage publications, 2014. FINKEL, D.L. Teaching with your mouth shut. Portsmouth, N.H. Boynton/Cook, 2000. GRILLO, M.; FREITAS, A. L. S. Autoavaliação: por que e como realizá-la? In: GRILLO, M.; GESSINGER, R. M. (Orgs.). Por que falar ainda em avaliação? Porto Alegre: Edipucrs, 2010. GADAMER, H. G. Verdad y método: fundamentos de una hermenéutica filosófica. Salamanca: Sígueme, 1984. HADJI, C. Ajudar os alunos a fazer a autoregulação da sua aprendizagem: Porque? Como? Pinhais: Melo, 2016. HADJI, C. Avaliação desmistificada. Porto Alegre: Artmed, 2005. HANUSHEK, E. A. Publicly provided education. In: AUERBACH, A. J.; FELDSTEIN, M. (Ed.). Handbook of public economics. Amsterdam: North-Holland, 2002. JOHNSON D. W. AND JOHNSON R. T., , Learning together and alone: Cooperative, competitive, and individualistic learning. Boston, MA: Allyn and Bacon, 1999. LIMA, V.M.R. Universalidades e singularidades presentes no método de Análise Textual Discursiva. In: LIMA, V.M.R.; RAMOS, M. ; PAULA, M.C. Métodos de análise em pesquisa qualitativa: releituras atuais. Porto Alegre: EDIPUCRS, 2019. LUCKESI, C. C. Avaliação da aprendizagem escolar: estudos e proposições. 22. ed. São Paulo: Cortez, 2011. MITTLER, P. Working towards inclusive education: social contexts. New York: David Fulton, 2012. MORAES, R.; GALIAZZI, M.C. Análise Textual Discursiva. Ijuí: Unijuí, 2007. PÉREZ GÓMEZ, A. I. Educação na era digital: a escola educativa. Porto Alegre: Penso, 2015. SILVA, T. T. A produção social da identidade e da diferença. In: SILVA, T. T. (Org.). Identidade e diferença: a perspectiva dos estudos culturais. 11. ed. Petrópolis: Vozes, 2009. STAKE, R. E. Qualitative Research: studying how things work. New York: Guilford, 2010. TARDIF, J. L’évaluation des compétences: documenter le parcours de développement. Montréal: Chenelière Éducation, 2006. TRIVIÑOS, A. N. S. Introdução à pesquisa em ciências sociais. São Paulo: Atlas, 1987 YIN, R.K. Case study research: design and methods. 5. ed. Thousand Oaks: Sage publications, 2013. OLABUENAGA, J. I. R. Metodologia de investigación cualitativa. Bilbao:Universidad de Deusto, 2007. SOUZA, R S ; GALIAZZI, M. C. Compreensões acerca da hermenêutica na Análise Textual Discursiva. Editora.Ijuí: Unijuí Ano 31 nº 100 Set./Dez. 2016 Ens, R. T., Ribas, M. S., & de Amorim Favoreto, E. D. Discursive Textual Analysis of Brazil’s National Curricular Guidelines for Youth and Adult Education: Meanings and Senses. Creative Education, 7, 1759-1764, 2016. http://dx.doi.org/10.4236/ce.2016.712179.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.019
metaresearch head score (Gemma)0.036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.101

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0190.036
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0090.007
Scholarly communication0.0170.013
Open science0.0020.007
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.002

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.

Opus teacher head0.096
GPT teacher head0.424
Teacher spread0.327 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2022
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