POLÍTICAS EDUCACIONAIS NEOLIBERAIS E AVALIAÇÃO EXTERNA: EXPERIÊNCIAS DO SAERS EM ESCOLAS PÚBLICAS DE RIO GRANDE
Bibliographic record
Abstract
A presente pesquisa, de cunho qualitativo, tem como objetivo investigar os reflexos da aplicação do Sistema de Avaliação de Rendimento Escolar do Rio Grande do Sul (SAERS) em seis escolas públicas do município de Rio Grande, no estado do Rio Grande do Sul. Para tanto, contou com suporte metodológico da Análise Temática Reflexiva (ATR) orientada pelos estudos de Marques e Graeff (2022) e Souza (2019). Os dados foram produzidos entre os meses de dezembro de 2022 a março de 2023, através de questionários compostos por seis perguntas, que foram respondidas por escrito por 12 professoras de 2º e 5º ano do Ensino Fundamental. Realizou-se, também, uma análise documental do Decreto nº 56.679 que instituiu o SAERS. O referencial teórico baseou-se, principalmente, em Afonso (2013), Harvey (2014) e Laval (2004) que auxiliaram na análise do contexto neoliberal das atuais políticas públicas de avaliação. Como resultado mais evidente foi possível perceber impactos da prova para discentes e docentes, seja porque interferiram na prática docente ou porque abalaram psicologicamente os discentes envolvidos.
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".