Models-Based Practice: Learning From and Questioning the Existing Canadian Physical Education Literature
Notice bibliographique
Résumé
The culture of physical education (PE) has been identified as needing transformation because traditional PE practice privileges competitive sports, rigid requirements and uniformity. These practices marginalize and alienate ‘lower skilled’ participants, and result in a negative influence on students’ self-concepts, providing a sense of alienation within physical education. A recent pan-Canadian analysis of PE policies confirmed that curricular philosophies included critical considerations, however, learning outcomes continued to reflect primarily traditional PE models. Models-Based Practice (MBP) focuses on student-centred learning across multiple learning domains (i.e., affective, cognitive, psychomotor), an approach that strongly influences the likelihood that students will engage in active lifestyles. In a literature review on Canadian PE, 60 sources were identified, where 59 focused on singular pedagogical models while only one addressed MBP: “Teaching Games for Understanding” (TGfU) (54), “Cooperative Learning” (2), “Teaching Personal and Social Responsibility” (2), “Sport Education”(1), and MBP (1). This literature review reveals that although a range of pedagogical models could form the basis of MBP as an innovative approach to the teaching and learning of PE, TGfU dominates the Canadian pedagogical model literature. Results suggest that empirical research needs to be undertaken for MBP to achieve its theorized potential in order to achieve meaningful physical education curricular change.
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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 | 0,059 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,042 |
| Communication savante | 0,022 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».