CPIA DO CERES E A INCLUSÃO DE ESTUDANTES COM NECESSIDADES ESPECÍFICAS NO CONTEXTO DA POLÍTICA DE INCLUSÃO E ACESSIBILIDADE DA UFRN
Bibliographic record
Abstract
A inclusão de estudantes com deficiência ou outras necessidades específicas no ensino superior é resultado de lutas e debates desencadeados durante muitas décadas e intensificados nos últimos anos do século XX. Seguindo esse escopo de discussão, o presente trabalho apresenta informações referentes a uma pesquisa caracterizada como pesquisa qualitativa, do tipo Estudo de Caso, fundamentada em Brasil (1997), Brasil (2008), Chizzotti (2006), UFRN (2022), Freire (2019), dentre outros. A pesquisa foi desenvolvida através do Programa Institucional de Iniciação Científica – PIBIC/UFRN e foi norteada pelos seguintes objetivos: compreender o processo histórico de organização das políticas educacionais inclusivas no ensino superior; analisar como se configura a Comissão Permanente de Inclusão e Acessibilidade – CPIA do Centro de Ensino Superior do Seridó – CERES, no contexto da Política de Inclusão e Acessibilidade da UFRN e identificar as ações realizadas pela CPIA visando à inclusão de estudantes com necessidades específicas no âmbito do CERES, no ano de 2022. Para o alcance dos objetivos, foi realizada pesquisa bibliográfica e análise de documentos, sendo o principal deles o Relatório Anual CPIA do CERES, correspondente ao ano de 2022. Os resultados mostram que a CPIA do CERES vem desenvolvendo um papel importante no processo de inclusão de estudantes com necessidades específicas no referido centro, em observação à atual política de inclusão e acessibilidade da universidade. Destacamos o seu papel na promoção do diálogo entre professores e alunos, assim como na promoção de formação e troca de experiências para a construção de posturas e práticas inclusivas.
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 | 0.026 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.014 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".