POSSIBILIDADES DE SE VIVENCIAR A PROBABILIDADE NA EDUCAÇÃO INFANTIL
Bibliographic record
Abstract
Este estudo trata-se de um recorte da tese de doutorado que está em andamento, pelo Programa de Pós-graduação em Educação Matemática e Tecnológica pela Universidade Federal de Pernambuco. Para este artigo, a proposta foi analisar os documentos oficiais (PCN, BNCC e RCNEI) e o currículo municipal do Paulista-PE quanto à oferta de ensino de probabilidade para a Educação Infantil, além de, ofertar atividades que proporcione o ensino de probabilidade através do currículo prescrito da Educação Infantil para essa etapa de ensino no município citado. Ao analisar os documentos, foi observado que não há menção alguma desse conteúdo para esse público. Verificamos a fragilidade dos documentos quanto a não explicitar o ensino de probabilidade desde esta etapa de ensino, mas que apesar disso, observamos a possibilidade de desenvolver atividades na perspectiva do letramento probabilístico, garantindo assim uma educação de qualidade.
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 | 0.010 | 0.076 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".