TGFU AND ITS GOVERNANCE: FROM CONCEPTION TO SPECIAL INTEREST GROUP
Notice bibliographique
Résumé
Teaching Games for Understanding (TGfU) has emerged over the past thirty years as one of the leading instructional models for sports coaches and physical education teachers. From its initial beginning as a set of theoretical and practical initiatives on how to teach games, TGfU has evolved to become one of the most readily identifiable pedagogical movements within the sports and physical education field. In this paper we aim to document and study this development in a way that acknowledges the complexity and collectivity involved. At one level, it is easy to see that there is a broad mix of people who value this model and want to work in a collaborative way to promote, research and advance it. At another level, however, the problem becomes one of resisting the urge to simply tell the history without acknowledging the methodological issues involved. As historians would remind us, it is important that we never take history as fixed and linear. Instead, we must interrogate the popular construction of history and seek alternative perspectives in order to escape the confines of biography and experience. By reflecting on the dominant narratives, as well as a few counter narratives, we have a means to engage with and understand how key pedagogical initiatives, like TGfU, are supported and sustained in educational contexts.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,036 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».