Políticas educacionais de educação no campo: história de vida de estudantes da Escola Nacional Florestan Fernandes
Bibliographic record
Abstract
Estudam-se as políticas de reforma agrária no Brasil e educação no campo e o papel do MST para a criação de uma educação no campo voltada para os movimentos sociais da terra. São objetivos deste estudo apresentar os marcos legais da reforma agrária e como a educação para o homem do campo surge no meio dessas políticas públicas e descrever as ações educacionais existentes atualmente nos movimentos de luta pelas terras nas vozes de alunos e gestores da Escola Nacional Florestan Fernandes, fundada pelo Movimento dos Trabalhadores Sem Terra (MST). Trata-se de pesquisa de caráter exploratório-descritivo, de abordagem qualitativa de corte transversal – a coleta dos dados foi realizada nos meses de março e abril de 2017. Foram sujeitos deste estudo 01 coordenadora geral, 01 coordenador pedagógico e 05 discentes da Escola Nacional Florestan Fernandes que participaram de uma entrevista semiestruturada, individualmente. Os resultados demonstraram que esses têm suas origens no campo, buscaram nos estudos uma forma de melhorar seu conhecimento sobre as lutas no campo, sobre a melhoria da qualidade de vida no seu assentamento e na divulgação da educação no campo que existe na ENFF. Esta escola nasceu nos anos 90, em 2005 inaugurou sua sede própria no Estado de São Paulo, para onde convergem, atualmente, vários representantes interessados nos processos pedagógicos por ela difundidos. Concluiu-se que a políticas educacionais brasileiras são descontinuadas e a educação no campo nunca foi priorizada até emergir o Pronera e ações como as do MST. A educação no campo ficou alheia aos olhos dos legisladores e profissionais da educação, só emergindo após as lutas descritas nas vozes dos participantes da pesquisa., dentro dos próprios movimentos sociais.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 teacher head, 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".