A emergência do pensamento complexo e sua influência na pesquisa educacional
Bibliographic record
Abstract
O mundo moderno, acelerado e em constante mudança, está testemunhando o surgimento de uma nova era de métodos de ensino, que frequentemente combinam elementos de abordagens tradicionais, como as reducionistas e as holísticas, ao mesmo tempo em que oferecem oportunidades para novos discursos, ideias e perspectivas. Este artigo tem como objetivo explicar como as perspectivas sobre como a educação é compreendida mudaram ao longo do tempo até que o pensamento complexo emergisse nas últimas décadas (Jacobson; Wilensky, 2022; Morin, 1992, 2011). Na busca por esse objetivo, são discutidas as principais características do reducionismo, holismo e do pensamento sistêmico, além de como essas transformações de perspectivas influenciaram o surgimento do pensamento complexo. Conforme explicado por Davis et al. (2015), o pensamento complexo começou a se disseminar entre pesquisadores educacionais não como uma forma de sobrepor teorias anteriores, mas sim para apresentar novos pontos de vista e possibilidades. O pensamento complexo na educação é inovador, pois se opõe às crenças anteriores de que a aprendizagem ocorre de maneira linear, ou seja, ele reconhece e lida com conflitos, incertezas e desarmonias nos processos de aprendizagem. De acordo com Jacobson e Wilensky (2022), os pesquisadores educacionais devem continuar a explorar pedagogias e tecnologias inovadoras que abracem a complexidade, trazendo contribuições cruciais para as teorias de ensino e aprendizagem.
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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.012 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".