O cinema como uma ferramenta pedagógica na sala de aula : um resgate à diversidade cultural.
Bibliographic record
Abstract
Com o objetivo de proporcionar debates a partir de filmes e discussões que abordem situações críticas da realidade social e da diversidade em sala de aula, existe a necessidade de explorarmos a utilização da linguagem cinematográfica na educação. Isso tem como propósito subsidiar os professores com uma proposta pedagógica que utilize filmes de diferentes categorias e gêneros para contribuir com a formação crítico-reflexiva dos alunos com relação a assuntos relacionados com a diversidade cultural. Assim, por meio do cinema, os alunos podem adquirir habilidades para entender o diálogo que existe entre o currículo escolar e as questões socioculturais mais amplas que dominam a sociedade contemporânea. Nesse sentido, é necessário levar ao debate a utilização do cinema em sala de aula como um recurso que tem um grande potencial educacional e que pode ser utilizado pelos professores na elaboração de atividades pedagógicas curriculares. Dessa maneira, o papel simbólico do cinema se torna uma fonte rica e inesgotável para analisar a diversidade cultural, pois a sua utilização nas escolas pode trazer para as salas de aula o entendimento e a aceitação dessa diversidade presente na sociedade.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".