Investigando a disciplina escolar Integração da Mídias e Novas Tecnologias (IMNT) no curso normal de uma escola estadual do Rio de Janeiro
Bibliographic record
Abstract
O presente trabalho tem como objetivo analisar a disciplina Integração das Mídias e Novas Tecnologias (IMNT) no curso de formação de professores em nível médio, o antigo curso normal (CN), em uma escola pública do estado do Rio de Janeiro. O contexto da pesquisa insere-se quando a educação, em especial, as redes públicas educacionais, sofreram grandes impactos na forma de organização do trabalho docente e dos currículos em virtude de uma crise pandêmica. Nesta pesquisa qualitativa, caracterizada como um estudo de caso, iremos mobilizar os estudos de currículo (GOODSON,1992,1995,1997,2007), as noções de táticas (CERTEAU,1994), de resistência (GIROUX,1997) e saberes docentes (TARDIF, 2008) e do neotecnicismo (FREITAS, 1992; 1995) para investigar os potenciais impactos nas práticas docentes. Para isso, realizaremos uma análise documental da política pública curricular atual, orientada pelo Currículo Mínimo (CM) do estado do Rio de Janeiro. O documento curricular analisado foi produzido dentro de um contexto maior de rearranjos das políticas neoliberais na educação pública (LAVAL,2016). Assim, espera-se compreender a relação entre o currículo prescrito, sob a ótica da lógica empresarial, e os seus possíveis desdobramentos nas práticas pedagógicas dos docentes na constituição de uma disciplina de formação profissional de caráter tecnológico. Nossa pesquisa busca contribuir para o campo do estudo do currículo, dos usos das TDIC 's na educação e da formação docente em nível médio.
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 | 0.008 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".