Qui est-il et comment enseigne-t-il? : identité et modèles de l'enseignant professionnel de la carrière de mathématiques de l'Universidade do Estado da Bahia
Bibliographic record
Abstract
L'objectif de cette recherche est étudier les modèles de la formation et les expériences précédentes des sorties d'étudiants du cours du licenciatura en sciences mathématiques de l'université de l'état du Bahia. Cette étude il précise le développement professionnel des étudiants d'un processus dynamique de construction continue. Il explicite les différents modèles de la formation qui les étudiants, dans toutes ses histoires de la vie, ils avaient inclus pendant sa trajectoire professionnelle. Par conséquent, cette étude qu'elle identifie, il discute et il analyse la question de l'identité professionnelle du professeur. Le considérant théorique des centres de ces recherches sur la réflexion concernant la profession d'enseignement et la construction de son identité professionnelle. Ils sont montrés, discuté et analysé les aspects suivants : (i) le concept du travail utilisé pour Arendt (1993) et professions (Diniz, 2001). (ii) les réflexions de Tomaz Tadeu Da Silva (1996), Foucault (1982) et Apple (1989) ce ils vous tissent critiques sur les conceptions rationalistes courantes sur le citoyen de l'éducation ; (iii) le concept pour connaître des professeurs basés pour Perez (1995) et popkewitz (1992) ; (iv) les réflexions sur les actions se sont développées dans la formation des professeurs et la perspective d'une formation orientée sur l'action et la réflexion, ayant en tant qu'auteurs bas comme Schõn (1995) et Nóvoa (1995). Toujours, la référence aux études du secteur de l'éducation mathématique devient stimulante la redéfinition de cela que c'est éducation mathématique (Bicudo, 1999). Le cadre méthodologique établit quelques approches sur le concept de la recherche qualitative, utilisé pour Bogdan et Biklen (1994), e le concept de l'histoire de la vie de Nóvoa (1992), Macedo (2000), Ferraroti (1988). \n
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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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".