Regulation of tactical learning in team sports – the case of the tactical-decision learning model
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several student-centred and game-based approaches have developed in the last 40 years. Publications intended to describe the underlying theory and/or mechanics of each particular teaching/learning model have usually focused on modalities related to teacher-student interactions, taking into account the particular pedagogical content knowledge pertaining to the activities concerned. The extent to which a particular approach has students taking charge of their learning varies from one model to the other. Underlying learning theories, such as constructivism and nonlinear pedagogy, play an important role in explaining or justifying reasons for pedagogical choices. However, whatever approach is favoured by a teacher, there remains the matter of the regulation of learning in a student-centred teaching/learning environment.Purpose: The main purpose of this paper was to discuss the regulation procedures implemented in a particular team-sport related teaching/learning strategy called the ‘Tactical-Decision Learning Model’ (T-DLM). A second and preliminary objective was to examine various AfL models with regard to the regulation of learning.Scaffold of the paper: In the first section of the paper, a review of the literature is presented with regard to the diversity of the student-learning regulation construct, spreading from self-regulation to co-regulation and to shared/socially-shared regulation. In the second part of the paper, the authors discuss the regulation of tactical learning in team sports through the lens of T-DLM, considering the contribution of four basic features of the model: game-play in a small-sided game format, student observation, debate, road map, and their iterations.Conclusion: In a team-sport teaching/learning context, cooperative learning becomes, by definition, the pivotal characteristic of the learning and learning-regulation processes. Although ever present, self-regulation is intermingled with socially shared regulation in the sense that each student’s self-regulation activities voluntarily mingle with that of his/her teammates to bring about a collective action plan. Due to its socio-constructivist foundation and particular features, T-DLM offers many opportunities for socially-shared regulation of learning and may, given the right conditions, open the way for socially-shared metacognitive awareness of learning-regulation processes.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».