La consapevolezza dell’importanza del contesto sociale, culturale e politico del pensiero, dell’insegnamento e dell’apprendimento: Alcuni elementi del mio percorso
Bibliographic record
Abstract
In questo articolo ripercorro le tappe fondamentali del cammino personale che mi ha portato a riconoscere l’importanza del contesto sociale, culturale e politico nell’insegnamento e nell’apprendimento. Dopo aver descritto il mio retroterra culturale nel quale sono cresciuto in Guatemala, analizzo l’incontro con il contesto socioculturale completamente diverso che ho vissuto durante il mio dottorato di ricerca in Francia. Gli studi di dottorato mi hanno introdotto all’epistemologia della matematica insegnandomi a riconoscere l’importanza della dimensione storica nello sviluppo del pensiero e dell’agire umano. Negli anni successivi trascorsi in Canada, le mie ricerche hanno evidenziato il legame tra pensiero matematico e cultura. L’immersione nella dimensione socioculturale del Canada mi ha aperto a una nuova forma di alterità che è centrale nel mio recente lavoro sull’etica e nel riconoscimento che sapere ed essere sono profondamente interconnessi. Dunque, una concezione dell’insegnamento e dell’apprendimento nel quale la comunicazione, la responsabilità e il coinvolgimento sociale diventano aspetti essenziali della vita.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".