A emergência do pensamento complexo e sua influência na pesquisa educacional
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A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
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.
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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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.052 | 0.003 |
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 it