Using responsibility-based strategies to empower in-service Physical Education and health teachers to learn and implement TPSR
Notice bibliographique
Résumé
El modelo de Enseñanza de la Responsabilidad Personal y Social, TPSR (Hellison, 1995; 2003; 2011), es considerado uno de los mejor articulados para promover la responsabilidad desde la educación física (EF) u otros contextos de actividad física. Sus valores e intenciones se adecúan bien al programa educativo de la provincia de Québec (Canadá) y podrían proporcionar a los profesores estrategias eficaces para lograr dichos resultados. Este artículo tiene por objeto presentar una forma alternativa de enseñanza del TPSR a los docentes de EF. Se trata de mostrar el modo en que distintas estrategias basadas en la responsabilidad fueron usadas para capacitar a los profesores en el aprendizaje y aplicación del TPSR en el contexto escolar. Para ello, me centraré en el trabajo de investigación-acción llevado a cabo con dos docentes de EF durante el curso 2008-09, el cual incluía también un proceso de auto-supervisión de seis meses. Los datos fueron recopilados mediante (a) observaciones de los participantes; (b) entrevistas semi-estructuradas con profesores de EF; (c) reflexiones tras las clases; y (d) el diario de la investigadora. Los resultados confirmaron el uso de cuatro estrategias basadas en la responsabilidad como apoyo a cada docente durante el proceso de implementación de TPSR: (a) capacitando a los docentes por medio de la auto-supervisión; (b) proporcionándoles oportunidades de éxito; (c) ayudándoles en la definición de expectativas; y (d) alimentando una relación respetuosa. El presente estudio amplía la literatura sobre TPSR al describir el uso de estrategias de enseñanza basadas en la responsabilidad con el fin de educar a otros profesionales en la aplicación del TPSR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».