AS RELAÇÕES ÉTNICO RACIAIS E O ENSINO DE SOCIOLOGIA NO NOVO ENSINO MÉDIO
Bibliographic record
Abstract
Este estudo objetiva compreender as configurações que a abordagem da educação para as relações étnico-raciais tem a partir do ensino da sociologia no currículo do Novo Ensino Médio. A pesquisa demonstra os impactos resultantes do movimento compreendido como Reforma Empresarial da Educação (FREITAS, 2018, p. 38 e 39), que, no currículo da educação básica brasileira, chega as vias de fato por intermédio da Medida Provisória nº 746/2016, convertida na Lei 13.415/17, e da Base Nacional Comum Curricular – BNCC (2018). A partir da aprovação desses marcos regulatórios os sistemas de ensino apresentaram suas propostas curriculares baseando-se nos novos parâmetros estabelecidos. Adota-se como corpus para a presente pesquisa o Referencial Curricular do Ensino Médio do Estado da Paraíba (2020). A partir da análise evidencia-se a negligência a qual foi relegada a educação para as relações étnico raciais bem como os marcos regulatórios que tratam sobre essa temática. Nota-se a partir do estudo que, paralelo a diminuição, ou mesmo desaparecimento, da perspectiva das relações étnico raciais da proposta curricular analisada, há uma emergência de uma abordagem formativa centrada em valores, princípios propagados pelo neoliberalismo. O currículo é compreendido aqui enquanto resultado de uma produção político discursiva (SILVA; MOREIRA, 2019), partindo das contribuições de Laval (2003) e Dardot (2016), identificamos a ampliação das políticas neoliberais no campo da educação, o que concorre para o fortalecimento da ação de descredenciamento do espaço da sociologia como saber necessário para formação dos jovens. A pesquisa parte de abordagem qualitativa, sendo utilizado para fins de análise e interpretação de dados a análise de conteúdo na perspectiva de Bardin (1977) e da análise documental a partir de Godoy (1995).
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".