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Record W6997044767

A uberização do trabalho docente : novos dilemas para velhos problemas

2023· dissertation· pt· W6997044767 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueLume (Universidade Federal do Rio Grande do Sul) · 2023
Typedissertation
Languagept
FieldSocial Sciences
TopicEducation and Work Dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Work (physics)LimitingFilter (signal processing)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

A precarização do trabalho docente é uma recorrência histórica no Brasil, mesmo com as tentativas de resistência, tornou-se cultural. O resultado disso são baixos salários, excesso de aluno em salas de aula, necessidade de multijornadas, redução das horas de planejamento, entre outras. Ao mesmo tempo, as mudanças nas concepções do trabalho sempre ocorreram, mas sofreram alterações relevantes com o neoliberalismo instituído como uma racionalidade vigente. O discurso neoliberal do empresariamento de si subjetiva os trabalhadores a tal ponto de esses abrirem mão (quase que) voluntariamente de direitos importantes conquistados através de muitas lutas. No caso do trabalho docente, a precarização ocorre pelos novos modos de exercer a profissão a partir da articulação do neoliberalismo tecnológico e da flexibilização das leis trabalhistas. Nesse contexto, a uberização é compreendida como uma nova forma de organização do trabalho a partir da expansão tecnológica. Esse movimento denomina-se Economia do Compartilhamento e iniciou nos Estados Unidos com a intenção de resolver grandes problemas do cotidiano com soluções tecnológicas. Essas ideias inovadoras e disruptivas necessitavam de investimento financeiro e, pelo seu potencial de ganho monetário escalável, atraíram grandes investidores que apostaram na criação de plataformas digitais e aplicativos. Essas inovações têm sido utilizadas de forma exponencial, mas destaca-se o potencial de absorção das atividades de prestação de serviços, como aquele da Educação. Assim, esta pesquisa tem por objetivo analisar o processo de uberização do trabalho docente, no Brasil, a partir de uma plataforma digital (online) de contratação direta de professores. A pergunta de pesquisa desta investigação é: como está se dando o processo de uberização do trabalho docente no Brasil? O percurso teórico-metodológico, inspirado em autores como Michel Foucault, Tom Slee, Pierre Dardot, Christian Laval e Evgeny Morozov, foi realizado a partir da análise dos dados a respeito da oferta de trabalho docente em uma plataforma digital chamada Superprof, que teve rápido crescimento nos últimos anos e tem mais de vinte milhões de perfis docentes no mundo. O corpus de análise foi constituído pelas informações disponíveis nos perfis dos docentes que ministram aulas na cidade de Porto Alegre, RS. Foram encontrados 39 perfis de “docentes” cadastrados que atendem os requisitos da pesquisa e todos foram considerados. Como resultado, as condições de possibilidades neoliberais articuladas ao trabalho de plataforma têm produzido neoprofessores que apresentam características como competitividade, adaptabilidade e superação contínua, meritocrática e gamificada. A uberização se dá pela desprofissionalização docente, pela má remuneração e a perda dos direitos trabalhistas, além do funcionamento na lógica de trabalho intermitente (24 horas por dia, sete dias por semana). As contratações de docentes pela plataforma Superprof são uberizadas e ocorrem com a máxima precarização e exploração do trabalho. O aprofundamento da precarização do trabalho, a partir do uso de plataformas digitais, é o novo dilema para o velho problema da precarização histórica da profissão docente, no Brasil.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.150
Threshold uncertainty score0.299

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0180.024
Scholarly communication0.0120.005
Open science0.0020.006
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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 head0.030
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.277 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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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Citations0
Published2023
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