Soltar a Língua. Um programa didático de promoção da competência comunicativa oral – 7.º ano
Bibliographic record
Abstract
O presente programa de intervenção didática, composto por 13 unidades didáticas. foi desenhado para ser aplicado no 3.º ciclo do ensino básico – 7.º ano de escolaridade, ao longo de um ano letivo, por meio de infusão curricular. Com ele, pretende-se apoiar a abordagem dos conteúdos da oralidade na sala de aula, em inter-relação com as restantes componentes do currículo, com repercussões significativas na melhoria da competência comunicativa dos alunos (Monteiro et al., 2013; Monteiro & Viana, 2021, 2022b, 2022a; Núñez-Delgado, 2002). Em consonância com as Aprendizagens Essenciais | Articulação com o Perfil dos alunos 7.º ANO | 3.º CICLO | Português, o principal objetivo do Soltar a Língua 7 consiste em trabalhar a oralidade (compreensão e expressão) com base em textos e/ou discursos de géneros adequados a diferentes propósitos comunicativos, como expor, informar, narrar, descrever, expressar sentimentos ou persuadir. Concomitantemente, são abordados aspetos relacionados com as competências da leitura e da escrita. Para concretizar os objetivos, o programa integra guiões de análise e de produção textual, assim como instrumentos de valoração e de avaliação das aprendizagens, que permitem a concretização de uma prática processual de (auto)regulação das aprendizagens. Este livro pretende apoiar os professores na tarefa vital de formar comunicadores confiantes e competentes, assim como futuros cidadãos autónomos, participativos e críticos.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.013 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.008 |
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".