A Teacher Education for Sustainable Development System: An Institutional Responsibility
Notice bibliographique
Résumé
Soft systems methodology is commonly used in organizational research and can be very useful when attempting to understand organizational structures and dynamics. A teacher education institution is identified here as an organization. Soft systems methodology is employed to gain a picture of the current organizational structure of a Science and Technology Education Department and to further develop a hypothetical picture of what the same organizational structures would look like if they incorporated ESD. These two pictures were presented to a group of teacher educators within the particular department during a focus group interview, where they were encouraged to reflect on three foci. This paper explores the teacher educators’ responses to the hypothetical system picture which elaborates on a system for teacher education for sustainable development. The paper concludes by reflecting on teacher educators’ responses and what they imply for the future of ESD at this teacher education institution. The article reveals that the following findings permeated teacher educators responses to the notional system picture for teacher education for sustainable development: (1) managements’ perceptions of professional autonomy differs from that of teacher educators; (2) there exist seven relevant sub-systems that influence teacher educators’ priority and practice; (3) teacher educators felt that research and leadership were the most powerful tools supporting the suggested ESD curriculum innovation; (4) although ESD is deemed important, it is not a priority for teacher educators due to various reasons.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».