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Em contextos educacionais atravessados por crises, desigualdades e disputas sobre o sentido do futuro, diferentes matrizes temporais passam a orientar, explícita ou implicitamente, as práticas educativas e as propostas institucionais. Algumas tratam a melhoria como decorrência quase automática do tempo; outras convertem a incerteza em paralisia; outras, ainda, fazem da ação crítica no presente a condição para abertura de possibilidades históricas. Associe a segunda coluna de acordo com a primeira, relacionando cada eixo temporal-pedagógico a sua respectiva formulação:
Primeira coluna: eixo temporal-pedagógico
1.Esperança crítica orientada ao presente
2.Otimismo deshistoricizado
3.Fatalismo desmobilizador
Segunda coluna: formulação correspondente
(__)Disposição afirmativa perante o futuro que tende a supor convergência espontânea entre tempo e melhoria, rebaixando a análise das condições concretas e a necessidade de intervenção crítica sobre o presente como condição do porvir desejado.
(__)Leitura da crise que, ao reconhecer a gravidade das contradições, converte a incerteza em bloqueio político-pedagógico, restringindo a escola à gestão adaptativa do dado e naturalizando o presente como horizonte de repetição.
(__)Postura que recusa simultaneamente o cinismo paralisante e a promessa automática de progresso, tomando a indeterminação do futuro como razão para intensificar a ação coletiva no presente e manter abertas possibilidades históricas não realizadas.
Assinale a alternativa que apresenta a correta associação entre as colunas:
I - Amazon EC2.
II - AWS Lambda.
III - Amazon EC3.
IV - Amazon S3.
I - Compute Engine.
II - Cloud Storage.
III - BigQuery.
IV - BigData.
I - Utiliza algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para analisar e agrupar conjuntos de dados sem rótulos.
II - É um sistema de armazenamento centralizado que consolida grandes volumes de dados.
III - É uma interface de programação de aplicações.
IV - Ele é otimizado para análise, relatórios e inteligência de negócios (BI).
I - Utiliza algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para analisar e agrupar conjuntos de dados sem rótulos.
II - Esses algoritmos não funcionam sem intervenção humana.
III - Esses algoritmos descobrem padrões ocultos ou agrupamentos de dados sem a necessidade de intervenção humana.
IV - Armazenam grandes volumes de dados.