Formação continuada de professores e educação inclusiva: uma experiência em discussão
Bibliographic record
Abstract
O objetivo deste artigo consistiu em compreender como professores da Educação Básica que participaram como bolsistas supervisores no PIBID Pedagogia de uma universidade pública cearense, em um subprojeto voltado à Educação Especial inclusiva, analisam a experiência formativa promovida pelo Programa, para atuarem com os estudantes da Educação Especial na escola. Participaram do estudo três professoras (bolsistas supervisoras), lotadas em quatro escolas pertencentes à rede púbica de um município do sertão do Ceará. Os instrumentos utilizados para a coleta dos dados foram entrevista semiestruturada e questionário. Os resultados apontaram centralmente aspectos favoráveis à formação vivenciada no PIBID Pedagogia, com vistas à inclusão dos estudantes da Educação Especial, assim como evidenciaram dificuldades de articular os segmentos das escolas para o trabalho colaborativo necessário às atividades do Programa e às práticas inclusivas. As conclusões evidenciaram que contribuir, para uma perspectiva inclusiva na formação dos professores, não basta conhecer as deficiências dos estudantes, importa compor um processo formativo que mobilize a reflexão crítica e compartilhada da realidade escolar para intervir nela.
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 | 0.013 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".