Expansive Learning of Preservice Teachers Teaching Sustainable Development during Their Practicum
Notice bibliographique
Résumé
Education for Sustainable Development (ESD) is a complex and multifaceted subject, including many aspects, environmental, societal, and financial. It is not a set of knowledge, which can be learned, because it is an evolving subject and in addition solutions that are successfully applied at specific locations might fail elsewhere. ESD should make students aware of the problems humankind is facing and encourage them to become active citizens. Thus, people must also have positive attitudes towards sustainability issues. In this study, we will present the results of a teaching intervention (TI) leading to a system of two expansive learning cycles. For the TI we used the topic of houses, which are a social construct, an economic entity, and have environmental influence. The researcher, an architect had to transform her knowledge to prepare the TI, thus starting an expansive learning cycle which was influenced by the outcome of the TI. The preservice teachers, who decided to use the topic of houses during their internship started their expansive cycle, which again influenced the researchers’ learning cycle. In this study, we will present the results of the TI and the implementation of the preservice teachers’ teachings of SD during their practicum. The preservice teachers reflected on their teachings in their written reports, which were used to analyze how preservice teachers chose to apply the topic ‘houses’ during their internship.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».