A nociva linguagem neoliberal na educação e as questões econômico-políticas
Bibliographic record
Abstract
Com este artigo, tem-se por objetivo discutir a relação entre a educação e as questões econômico-políticas, com ênfase na influência da lógica neoliberal na concepção da aprendizagem delineada nos documentos oficiais sobre a educação básica, como a Lei de Diretrizes e Bases da Educação (LDB 9.394/1996) e a Base Nacional Comum Curricular (BNCC). Para tanto, são utilizadas as perspectivas de Michel Foucault e Christian Laval, cujas teorias proporcionam um arcabouço analítico abastado para entender como a pedagogia da aprendizagem e seus fundamentos neoliberais afetam a compreensão do indivíduo e da sociedade. Além disso, adota-se as concepções de Jorge Larrosa, que questiona o papel tradicionalmente atribuído à escola como salvadora do mundo, especialmente em um contexto marcado pela produção de mercadorias e lixo. Com este texto, pretende-se fazer um convite à reflexão sobre os sentidos e as experiências da atividade docente na atualidade. Nesse sentido, é fundamental compreender os desafios enfrentados pelos professores no atual panorama educacional, permeado por políticas neoliberais que enfatizam resultados quantitativos e competição. A análise crítica dessas tendências é essencial para repensar e reconfigurar práticas pedagógicas que considerem a formação integral dos estudantes, estimulando sua autonomia, criatividade e pensamento crítico.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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.
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".