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Enregistrement W2890353616

Participation, positioning, and power: Opportunities to learn in a university Kinesiology Classroom

2018· dissertation· en· W2890353616 sur OpenAlexaboutno aff
Allison Ritchie

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinesiologyPower (physics)PedagogyMathematics educationSociologyMedical educationLibrary sciencePsychologyComputer scienceMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past studies in science education research have documented that people of colour and women continue to be underrepresented in science-related university programmes and careers. To better understand issues of equity and student achievement, providing equitable opportunities to learn (OTL) in diverse, content-focused classrooms has been recognized as an important aim in educational research. This critical microethnographic study examines a Canadian, undergraduate, Kinesiology classroom and how the professor’s framing of science learning made space for a range of OTL. Then I explore how students’ navigation of scientific discussions shaped their access to particular OTL. Drawing from cultural-historical activity theory and positioning theory, this dissertation brings into focus the sociohistorical and discursive practices of students and teachers in a science classroom. The research draws data from classroom videotapes, interviews, and stimulated recalls, wherein two participants were the foci of analysis. The analyses consider students’ verbal and non-verbal acts of positioning, highlighting how these positions can facilitate and/or constrained their access to OTL. In one group, a focal student appeared to take up the position of a facilitator, and in another, there appeared to be no expert or facilitator. The second student adopted a powerful role in one activity, then shifted from an initially more passive role to a mediator position in another group. My findings show how a common task led to differential contexts for learning. In particular, conflicts and student differential uptake of positions in small-group settings are examined for their ability to potentially foster unique OTL. My study’s theoretical contributions include a synthesis of sociocultural theories of learning, as well as how these theories can be strengthened through sustained attention to multi- levels of inquiry. The different grains of video analysis afford a broader look at how students learn together in scientific discussions; what resources they draw upon to make meaning; how they negotiate the multiple, interactional demands of the task; and how power and social relations shape available OTL. Implications for science education research are also raised, including suggestions for a greater analytic focus on student-led spaces, and bringing together conversations of learning, identity, and power.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0150,026
Communication savante0,0140,006
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,366 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2018
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