Da formação à pesquisa sobre professores que ensinam Matemática: contribuições da Teoria da Objetivação para a compreensão do desenvolvimento do pensamento algébrico
Bibliographic record
Abstract
Este trabalho visa abordar as contribuições da Teoria da Objetivação para a formação de professores que ensinam matemática nos anos iniciais, a partir de um recorte de uma pesquisa de doutorado desenvolvida no contexto de uma pesquisa coletiva sobre a formação continuada de professores que ensinam matemática que teve como objetivo identificar as formas de generalização manifestadas por professores dos anos iniciais do Ensino Fundamental ao resolverem tarefas envolvendo o conhecimento algébrico. Na primeira parte do texto retratamos a Teoria da Objetivação como base teórica para a pesquisa e suas contribuições para o desenho da atividade de formação de professores aos professores. Na segunda parte, o texto envolve a Teoria da Objetivação como base metodológica da pesquisa tanto na coleta como na análise de dados. A análise multimodal da TO se mostrou potencial para revelar as formas de generalização características do movimento de pensar algebricamente dos professores. Como resultado, a Teoria da Objetivação parece ser uma teoria com potencial para investigar a formação de professores. Oferece ideias para a desenho de tarefas matemáticas e para a organização do espaço formativo em que professores e formadores/investigadores se envolvem juntos em atividade, no labor conjunto, num processo dialógico e criativo de produção de ideias e contradições, do qual emerge uma forma incorporada e sensível de pensar algebricamente em relação dialética com a cultura e a história.
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 | 0.008 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".