O NOVO ENSINO MÉDIO: IMPLICAÇÕES PARA O ENSINO DE CIÊNCIAS DA NATUREZA
Bibliographic record
Abstract
O presente artigo procura trazer reflexões sobre o Novo Ensino Médio, instituído pela Lei 13.415/2017, que deverá ser implantado gradativamente em todas as instituições públicas e privadas do país até o ano de 2024. Também reflexão acerca dos impactos dessa mudança nos componentes curriculares que compõe as Ciências da Natureza. Muito se tem falado sobre a necessidade de promover mudanças no ensino básico brasileiro, sobretudo no ensino médio. Várias frentes estão mobilizadas para a implantação do modelo aprovado. Entre as principais modificações, está a possibilidade de os estudantes escolherem a maior parte dos conteúdos programáticos que irão vivenciar, considerando seus objetivos, preferências e interesses. Na discussão que se segue procuraremos refletir sobre o impacto de tais mudança. Na opinião de muitos educadores e educandos a mudança que se propõe, carece de mais discussão e se põe em xeque a eficácia de tais modificações, a dúvida é se novo modelo vai contribuir para a diminuição das desigualdades entre o ensino público e privado ou se aumentará ainda mais esse abismo
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 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".