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AVALIAÇÃO EDUCACIONAL NO BRASIL: OS SISTEMAS ATUAIS MEDEM OU AVALIAM? UMA ENTREVISTA COM UM DOCENTE DO ENSINO MÉDIO

2023· article· pt· W4384338574 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueRevista Foco · 2023
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicEducation and Public Policy
Canadian institutionsAdidas (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

A avaliação educacional no Brasil é um tema de grande relevância e interesse, considerando seu impacto no sistema de ensino e na qualidade da educação. É, sem dúvidas, um processo bastante complexo e que deve estar continuamente em pauta nas discussões sobre melhoria do ensino e da aprendizagem. Por mais que se tenha notado uma evolução no que diz respeito a isso, a impressão que se tem é de que a compreensão do que é avaliar ainda é bastante limitada e, por vezes, equivocada. O objetivo desta pesquisa é discutir as respostas obtidas de uma entrevista feita com um professor atuante atualmente no ensino médio de uma escola pública da rede estadual do Ceará acerca do tema avaliação educacional. Inicialmente é feito uma introdução na qual é apresentado um pouco da evolução dos sistemas de avaliação no Brasil e a visão de alguns autores sobre tais tópicos. Em seguida, as respostas do profissional entrevistado são apresentadas e discutidas, levando em consideração a indagação sobre se os sistemas atuais têm maior ênfase na mensuração ou na avaliação da aprendizagem no país. Por fim, são feitas considerações sobre esse questionamento.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.488
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.026

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 head0.069
GPT teacher head0.373
Teacher spread0.303 · 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