Teacher's manual and learning objects: An analysis of digital technologies for History Teaching
Bibliographic record
Abstract
Esta dissertação tem como objeto de pesquisa a problematização das orientações do manual impresso do 2º Ano do Ensino Médio, de autoria de Alfredo Boulos Júnior, com o título “História, Sociedade e Cidadania 2”, São Paulo, FTD, 2016. Priorizei as análises referentes aos Objetos de Aprendizagem (OAs) que sugerem o uso das tecnologias digitais para o ensino de História. Essas orientações foram pensadas no início da segunda década do século XXI, em um contexto no qual as aulas presenciais eram praticamente a única forma de educação desenvolvida nas escolas. Contudo, com o aparecimento da COVID-19, as tecnologias digitais passaram a ser valorizadas porque nas escolas básicas foi implantado o formato de ensino remoto. O livro analisado vem sendo utilizado na Escola Estadual Cônego Antônio Galdino, situada na cidade de Puxinanã (PB), desde 2018. É um manual didático como muitos outros que estão no mercado, e segue as tendências hegemônicas que concordam com as concepções de educação que entendem que a educação digital é um meio para solucionar os problemas dos sistemas de ensino, preceito valorizado pela Modernidade Capitalista. Neste material, encontram-se sugestões de sites que trazem filmes, reportagens e documentários, bem como uma bibliografia on-line. Assim, discuti como os professores se apropriaram desses recursos eletrônicos, e se esse tipo de material didático quando utilizado nas aulas remotas produziu noções de significação. Este estudo tem por característica uma abordagem analítica de cunho qualitativo, de modo a desenvolver instrumentos que possam descrever as qualidades de determinados fenômenos e objetos de estudo. Foram realizadas observações participantes durante as aulas remotas, seguidas de entrevistas com docentes e discentes para entendermos como os sujeitos pesquisados se apropriaram dos recursos digitais. Também foi produzida e vivenciada uma WebQuest como proposta de (res)significação do ensino de História, caracterizando-se como produto didático produzido conjuntamente a essa dissertação. Os aportes teóricos para o desenvolvimento desta pesquisa se baseiam em: E. P. Thompson; W. Benjamin; R. Chartier, K. Munakata, J. Braga, P. Freire, J. Larrosa, C. Laval e B. Dodge.
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 | 0.001 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
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".