Ensino transversal: flexibilidade curricular e inovação
Bibliographic record
Abstract
Os 23 textos, distribuídos por 7 secções, que integram esta publicação foram escritos no âmbito da conferência internacional sobre Cross-Curricular Teaching: Curriculum Flexibility and Innovation, realizada nos dias 28 e 29 de junho de 2018, na Universidade do Minho e nas escolas secundárias Francisco de Holanda e Martins Sarmento, em Guimarães. A diversidade de lugares e áreas de conhecimento a que reportam as(os) autoras(es) trazemos múltiplas abordagens sobre o tema, convidando a uma pluralidade de leituras, amplificadas pelas diversas secções que estruturam esta obra. Em Portugal, as escolas e os atores escolares vivem, de forma intensiva e inquietante, experiências de flexibilidade curricular, com enquadramento político-legal efetivo, desde o ano letivo 2018/2019. Porém, com a consciência de uma escola ainda muito movida ao ritmo da disciplina e dos exames nacionais, a roubar tempo, lugar e sentido ao ensino e à aprendizagem, a provocar mais dissensos do que consensos entre professores, entre diretores de escola e entre uns e outros. Hoje, a flexibilidade curricular é percecionada como um processo multidimensional a estreitar a distância que nos separa do futuro e como holofote de esperança para alcançar a tão almejada escola do século XXI. A projetá-la e a possibilitar desenvolver o currículo de forma a melhor responder às especificidades e prioridades educativas locais, a imperativos essenciais de lugar, tempo, educacionais, de desenvolvimento humano, ao mesmo tempo que amplia o desenvolvimento profissional do professor. Sentados no antiteatro da dinâmica da autonomia e flexibilidade curricular avistamos desassossego criativo para nela intervir sem sentir contrariedades, para nela procurar a valorização dos múltiplos territórios que interagem em modo de reciprocidade positiva e em benefício do bem-comum, sem insegurança e sem medo. A permitir sentir que vale a pena aprender a voar sobre os próprios insucessos, como forma de interpelar positivamente ambientes educativos inconstantes, onde ora se sente cumplicidade, ora se sente tanta indiferença e contrariedade, a deixar-nos pensar que já falharam tantos poemas para que a flexibilidade curricular aconteça e a interrogar-nos sobre o que nos falta para o conseguir.
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 | 0.015 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.004 |
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".