Compared Efficiency of the Class Management Appropriation Skill by Two Categories of Physical Education Trainee Teachers: The Example of Learning Time
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to compare the quality of skill’s appropriation of the learning time management by two categories of physical education (PE) trainee teachers coming from two different types of academic training. Ten volunteering teachers of PE with an average age of 23 ± 1 years and recently recruited (9 months work experience) were selected. Five licensees (ESL) originate from the License Master Doctorate (LMD) and five masters graduates (ESM). It should be noted that chosen teachers have significantly the same working conditions (two sessions of sport and physical education (SPE) per week, 32 to 34 students (±14 years) per class) and have the same physical or environmental conditions. The observation focused on three sports disciplines (sprinting, gymnastics and handball). Gender and experience in sporting practice of students have not been considered. The results obtained have shown that the ESM develop a control quality much better than their ESL counterparts balanced distribution of learning time, especially regarding the time spent on preparatory situations (p p < 0.047). Also, it should be noted that the licensee teachers spend more time explaining the objectives and content of the session than their counterparts ESM. However, the difference appears insignificant as to time provided for the organization of the material, the transition to the explanation of the mode of organization, movements, available equipment and to discuss the rules of discipline and security.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».