A Preservice Teacher’s Reflections on Education for Sustainable Development in Multiple-Deprived Science Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
In the wake of the United Nations’ Agenda 2030 on sustainability, this study problematizes how conditions in multiple-deprived science classrooms are intricately connected to the sustainable development goals (SDGs). This narrative inquiry design research consisting of one participant, describes how the conditions of multiple-deprivation in science classrooms are influenced by, and in turn influence the achievement of, some of the SDGs. The narratives were contained in the reflections documented by a Bachelor of Education (BEd) preservice physical sciences teacher of his third- and fourth-year teaching practice experiences whilst conducting observations and teaching in multiple-deprived classrooms. The study was undergirded by education for sustainable development (ESD) and the SDGs as conceptual frameworks. The data collected were analysed through narrative data analysis techniques, revealing forms of deprivation in the science classroom which were driven by the SDGs related to poverty elimination, quality education, reduction of inequalities and social injustice, promotion of sustainable communities, and establishment of partnerships for goal attainment. The study findings show how the teaching and learning in multiple-deprived classrooms may pose as a challenge to the attainment of the SDGs, pointing out to some implications for practice.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| 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 | 0,017 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».