PROCEDURES AND PROCESSES FOR IMPLEMENTATION OF AGRICULTURAL SCIENCE PROBLEM BASED LEARNING CURRICULUM IN SASKATCHEWAN SECONDAY SCHOOLS
Notice bibliographique
Résumé
Increasing enrolments in the study of agriculture and related programs is an essential component of the overall sustainability of the industry and human well-being on the planet. Despite the abundant opportunities available in the agriculture sector, high school students are largely unaware of the education and careers opportunities in agriculture. Fueling this problem is the fact that secondary science curricula in Canada contain virtually no agriculture related content. As a solution, the College of Agriculture and Bioresources (AgBio) in Saskatoon, SK proposed that if high school science curriculum resources with an agricultural emphasis and related science teacher training programs could be created, perhaps more students would be exposed to this discipline through classroom teachings and choose to participate in agriculture. This study offers a reflective analysis concerning the process and procedures needed for an organization to implement a Problem Based Learning (PBL) curriculum in high school science classes. Qualitative data collected is summarized to include relevant information on integral partnerships with teachers, school divisions and funding agencies. Timelines, program marketing and teacher perceived barriers to implementation are reviewed. An overview of the Problem Based Learning curriculum resources that have been created is shared, and an examination of the high school science teacher workshop explored. Through this outreach endeavour, hundreds of high school science teachers have attended workshops and implemented the PBL curriculum in many classrooms, greatly exposing the careers and education potential of agriculture.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,013 |
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 ».