Exploring the impacts of contextualised outdoor science education on learning: the case of primary school students learning about ecosystem relationships
Notice bibliographique
Résumé
The present study explored the impacts of a contextualised outdoor science curriculum on what and how elementary students learn when immersed in the local contexts in which natural phenomena occur. We conducted 63 individual interviews with fifth- and sixth-graders (between 10 and 12 years old) living in the inner city of Montréal, Québec province, Canada. These allowed us to identify (1) three categories of impacts on what students learned: evolution of conceptual understanding about living organisms, development of scientific investigation abilities, and evolution of connection to nature, and (2) two categories of impacts on how students learned: a context that encourages deeper learning and a context that promotes engagement. Our results show that impacts on students went beyond learning about living organisms. A strength of our findings is that although the method of data collection did not aim a priori to corroborate the work of other research in the field of outdoor education, it in fact corroborated several results from other research, which is an important step for the development of this field. We also found that some students developed a connection to nature without addressing environmental problems during outdoor activities.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».