A DIMENSÃO DO AUTOCONHECIMENTO EM LIVROS DIDÁTICOS DE PROJETO DE VIDA DO NOVO ENSINO MÉDIO
Bibliographic record
Abstract
Esse artigo busca analisar como a dimensão do autoconhecimento está presente em materiais didáticos do Projeto de Vida do Novo Ensino Médio (NEM) e como se vincula às estratégias da racionalidade neoliberal. Para isso, discute-se a configuração do Projeto de Vida no interior do NEM e pondera-se a vinculação com o neoliberalismo, a partir de autores como Foucault (2008, 2005), Dardot e Laval (2016) e Han (2017), entre outros. A análise compreende sete coleções didáticas do componente curricular Projeto de Vida, aprovadas pelo Programa nacional do Livro e do Material didático (PNLD), edição 2021, em particular a seção/unidade relacionada à dimensão do autoconhecimento. O estudo caracteriza-se como descritivo-interpretativo de natureza qualitativa. Os resultados apontam que a dimensão do autoconhecimento está alinhada à racionalidade neoliberal, quando notamos a retórica do sujeito ser autônomo e flexível, enfatizado nos discursos sobre protagonismo juvenil. Além disso, essa dimensão preocupa-se em trabalhar as competências sociopsicoemocionais, inserindo o autoconhecimento como uma promessa de preparo do sujeito para o convívio social, escolha de sua profissão, seguido de sua inserção do mercado de trabalho
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".