The Process of “Becoming” a Certified High-Performance Coach: A Tailored Learning Journey for One High-Performance Athlete
Notice bibliographique
Résumé
Although high-performance (HP) coaches’ learning journeys are idiosyncratic and winding, most of these coaches share the characteristic of having rich experiences as athletes. Studies on the career transition of HP athletes to sports coaches reveal a sharp disagreement between these incoming coaches with their practice field experience and national governing bodies responsible for coach education programs about what is needed to be certified. This article presents a tailored initiative to support an HP athlete (Dan) in his process of “becoming” a certified HP coach in the Canadian context. This unique project took shape from a collaborative effort to combine elements of two opposing views on learning: off-the-job versus workplace learning. The article provides details on (a) the coaching context, (b) the main supportive others, and (c) the tools used to document the coaching topics that emerged from Dan’s coaching practice, as well as the learning material used, discussed, and created. When all the above content and materials were carefully organized and placed into folders, a unique “emerging curriculum” was formed and presented to the members of an evaluation committee who agreed that Dan met the HP coach certification criteria.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».