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Performance Matemática Story e participação computacional: análise de narrativa digital produzida por uma estudante no “MatLet”

2025· article· pt· W4410391129 on OpenAlexaff
Aline de Lima Brum, Elaine Corrêa Pereira, Ricardo Scucuglia Rodrigues da Silva, Immaculate Kizito Namukasa

Bibliographic record

VenueRevista Brasileira de Estudos Pedagógicos · 2025
Typearticle
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicEducation and Digital Technologies
Canadian institutionsWestern University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Este artigo apresenta uma reflexão teórica sobre o processo de ensino e aprendizagem permeado pelo uso das tecnologias digitais, das artes e da construção de narrativas digitais multimodais, tendo como enfoque didático-pedagógico a Performance Matemática Digital e a ampliação dessa perspectiva por meio da proposição da Performance Matemática Stories. Trata-se de uma pesquisa de natureza qualitativa, que traz o recorte de um trabalho desenvolvido no âmbito da educação básica, com estudantes do 9º ano de uma escola da Rede de Ensino Municipal da cidade de Rio Grande, no estado do Rio Grande do Sul. A partir de uma prática pedagógica que consistiu na produção de narrativas digitais, em que os estudantes comunicaram seus sentimentos e suas atitudes diante da experiência matemática em sala de aula, foi selecionada uma story digital intitulada O Mundo MatLet, investigada por meio da análise da narrativa performática e das perspectivas de aprendizagem em participação computacional. Concluiu-se que essas duas abordagens se complementam e, embora a story não explore “grandes ideias matemáticas”, outros aspectos merecem destaque do ponto de vista pedagógico-matemático, como o compartilhamento da identidade matemática do estudante, a comunicação de suas experiências matemáticas estéticas, as relações da Matemática com o cotidiano, a dimensão interdisciplinar, a criatividade, a representatividade feminina nessa área e o empoderamento da mulher negra.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.119
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.050
GPT teacher head0.350
Teacher spread0.300 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2025
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