DESARROLLO PROFESIONAL DOCENTE: COMO SE APRENDE A ENSEÑAR
Bibliographic record
Abstract
Carlos Marcelo Garcia é professor catedrático de Didática e Organização Escolar da Universidade de Sevilha, na Espanha. Atualmente é diretor do mestrado em E-learning: novas tecnologias para a aprendizagem pela Internet. É diretor do grupo de investigação IDEA, diretor do Projeto Prometeo. Tem investigado e publicado livros e artigos sobre a formação de professores e os processos de aprender a ensinar. Tem realizado estudos e publicações em relação com os processos de interação didática em ambientes virtuais de aprendizagem. Denise Vaillant é doutora em Educação pela Universidade de Québec, Montreal, Canadá; atualmente ocupa um cargo na Administração Nacional de Educação Pública do Uruguai, é professora universitária, consultora de vários organismos internacionais e autora de numerosas publicações sobre o tema de formação docente, mudança planejada em educação e inovação educativa.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.005 |
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".