Notice bibliographique
Résumé
Who should design the curriculum that technology educators teach? Should curriculum be developed by governments and ministries of education? Should curriculum design be privatized and limited to commercial vendors? Should teachers design their own curriculum? Who should design the instructional materials? Should all materials be professionally designed by a vendor? As we noted in the previous chapter, technology teachers have had a century of freedom in designing and customizing their curriculum and instruction to suit themselves, their community, or the students. This had its advantages in diversity. The disadvantages, as we noted, related to the inconsistencies from school to school, even in the same district. When the teacher departed from a school, he or she typically departed with the curriculum and instructional materials. New teachers often began their first school year with little more than what they carried with them from their teacher preparation programs and student teaching experiences. One major problem was that when it came time for governments to identify priorities in the schools, technology studies was overlooked because of its incoherent curriculum. As indicated in Chapter VIII, the international trend is quickly shifting toward standards and unified curriculum in design and technology—the trend is toward a consistent scope and sequence of content for the study of technology. Common curriculum and goals along with content and performance standards are the trends. From a perspective of professional vitality and political finesse, these trends are healthy. These trends offer the potential for long-term sustainability of technology studies in the schools. Nevertheless, given that all curricula are fallible and have shortcomings, teachers will always have a need for dispositions toward, or skills and knowledge in, curriculum and instructional design.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».