Developing theoretical coherence in teaching and learning: case of neuroscience-framed learning study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to describe two cycles of learning study (LS) involving eight elementary teachers in British Columbia, Canada. The study explored the teachers’ experiences of learning to plan and teach lessons as informed by recent brain research. Design/methodology/approach The case study was constructed using data sources including teacher semi-structured interviews (pre-study, post-study and delayed post-study), classroom materials (including student assignments), LS training materials, fieldnotes and recordings of meetings and research lessons; sources were triangulated. Thematic analysis was applied. Contemporary neuroscience perspectives framed the LS discourse and analysis. Findings The teachers developed theoretical coherence and could better articulate reasons for their pedagogy. They developed understandings of the cognitive architecture underlying functions like learning and memory, allowing them to identify pedagogical actions that are consistent with human biology and understand why these actions are effective in promoting learning. Practical implications LS is shown to be an effective professional development (PD) model where theoretical knowledge, like neuroscience, could be employed and tested in classroom settings to provide depth to support teachers’ praxis. This teaching–research nexus supports exploration of fruitful connections between theoretical knowledge and education to advance the science of learning and the science of instruction. Originality/value Findings demonstrated how LS could be employed with alternative theoretical perspectives to promote teacher PD, thus extending beyond the dominant use of variation theory. Also, illustrated is the potential use of LS to bridge the knowledge gap between neuroscience and education.
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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 | 0,016 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,035 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».