Towards a conceptual-based, student-centred pedagogy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to report on the approaches teacher candidates (TCs) took to craft the object of learning and the critical aspects when applying variation theory, in planning science lessons. It addresses the difficulty TCs often face in determining what students could learn when crafting the objects of learning and the critical aspects. Design/methodology/approach A total of 27 science TCs from an initial teacher education (ITE) were introduced to variation theory and collaborated in groups of four to five to plan lessons. Data included recordings of the lesson planning session and fieldnotes, TCs’ lesson plans and individual semi-structured interviews. Phenomenography as a methodology was employed to capture the variation in the TCs’ approaches in crafting the objects of learning and the critical aspects, resulting in categories of description that illustrated the complexity of the lesson planning process the TCs engaged with. Findings Arranged in hierarchical order, the three categories of description include TCs: analysing content knowledge in order to promote conceptual learning; reflecting on personal experiences and beliefs about teaching and learning; and drawing on external resources to develop knowledge about students. Practical implications The ways the TCs engaged with lesson planning constituted valuable resources to build their capacity to differentiate between superficial content engagement and deep conceptual learning. Originality/value The study reports on the potential of framing ITE discourse using variation theory to support TCs’ engaging with science teaching that is more conceptual-based, while increasing their sensitivity to students’ common conceptions that constrained the learning of canonical science.
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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 | 0,025 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».