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Enregistrement W2160636134 · doi:10.1017/aee.2015.15

Pre-Service Teachers' Knowledge, Participation and Perceptions About Environmental Education in Schools

2014· article· en· W2160636134 sur OpenAlexaff
Yovita Gwekwerere

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Environmental Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental educationCurriculumPerceptionFocus groupPublic relationsService (business)PopulationService-learningAction researchSociologyPedagogyPsychologyPolitical scienceBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite the ever-growing body of knowledge about human impact on the environment and the need to work towards a sustainable future, participation in environmental action initiatives among the general population remains low. There is an increasingly urgent need to develop a culture of participation among young people who in turn may become future leaders. This article describes a study that was undertaken to investigate pre-service teachers’ environmental knowledge, their willingness to participate in environmental initiatives, and their perceptions about environmental education in schools. The study participants were pre-service teachers between the ages of 19 and 22. Data were collected through online surveys, followed by focus group interviews where pre-service teachers were given the opportunity to expand and comment on the survey responses. Findings from this study are consistent with previous research on pre-service teacher literacy, attitudes, perceptions and participation. However, the pre-service teachers’ perceptions about the role of schools and adults in nurturing environmental awareness and active participation among youth provides educators with new insights for the development of a more comprehensive environmental education curriculum that focuses on integration of theory and action.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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