Possibilities for Physical Education Teacher Education: Service Learning and TGfU
Notice bibliographique
Résumé
This article reports on a mixed-methods study that investigated various outcomes resulting from pre-service physical education (PE) teachers’ implementation of the Teaching Games for Understanding (TGfU) model as part of a compulsory service learning project. The service learning project was meant to provide pre-service PE teachers authentic opportunities to develop knowledge about TGfU, confidence implementing TGfU, and an increased likelihood of incorporating TGfU in their future practice. Results indicate that pre-service PE teachers benefitted from the service learning project, particularly with respect to these three areas. Furthermore, the service learning opportunity also enabled an understanding through experience of TGfU’s merits related to games play enjoyment, games understanding, and skill development. In light of these findings, potential implications of the study are offered and discussed. Cet article decrit une etude a methodes mixtes sur l’experimentation de l’approche « apprendre/comprendre par le jeu » par des etudiants en formation en education physique dans le cadre d’activites obligatoires d’apprentissage dans la communaute . Ce projet d’apprentissage visait a donner aux futurs enseignants d’education physique une occasion concrete de se familiariser davantage avec l’approche, a leur donner confiance en leur aptitude a implanter une telle approche et a les inciter a integrer cette approche a leur enseignement une fois leur formation terminee. Les resultats indiquent que les futurs enseignants d’education physique ont tire profit du projet d’apprentissage, surtout dans trois domaines. En effet, ce projet leur a permis de mieux comprendre, par l’experience, les merites de l’approche associes au plaisir de jouer, de mieux voir comment on comprend par le jeu et de perfectionner leurs habiletes. Partant de ces resultats, l’auteur fait etat et discute des effets possibles de l’etude.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».