Cenários para investigação como ferramenta de avaliação: uma discussão
Bibliographic record
Abstract
Neste artigo, apresenta-se uma discussão no campo teórico sobre a possibilidade da utilização dos cenários para investigação como ferramenta de avaliação. Nesse sentido, são contrastadas formas de se conceber o ensino e a avaliação em matemática. Procura-se enfatizar a relação do modelo ora hegemônico de avaliação com o ensino tradicional de matemática, bem como a proposta dos cenários para investigação com uma concepção mais formativa de avaliação dentro de um ensino mais preocupado com uma formação crítica dos indivíduos. Assim, tal estratégia é percebida como um modelo de avaliação que se distancia da medida do desempenho, classificação e seleção dos alunos, onde o erro é fonte de punição e não de reflexão ou investigação por parte do professor. Espera-se que essa discussão possa fomentar espaços de reflexão sobre as práticas de ensino e sobre as práticas avaliativas de professores de Matemática.
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 | 0.027 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.035 | 0.025 |
| Open science | 0.004 | 0.016 |
| Research integrity | 0.006 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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".