Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: The research literature in physical education (PE) is placing a growing emphasis on Meaningful PE (Beni et al, 2017) to transform PE to meet the needs of all students. The purpose of this research was to 1) identify the concepts of Meaningful PE that students found to be important and 2) distinguish which concepts have the most potential to provide students with Meaningful PE experiences. The study: The project was conducted in three PE classes among grade 7 to 9 students in an urban secondary sports academy school in collaboration with their PE teachers. Data was collected using the GroupWisdomⓇ Concept Mapping (2021) platform and group interviews with the objective to have PE students and teachers conceptualize Meaningful PE. Findings: The study found that students’ and teachers’ context specific conceptualizations of Meaningful PE can be identified using GCM. The major tenet of Meaningful PE found was relationships. Student and teacher participants identified important concepts for Meaningful PE as a combination of statements within the clusters of kindness, physical activity, fun, and quality education. The findings call for a broad understanding of students within each school context in order to conceptualize meaningful physical education experiences. Conclusions: It is my conclusion that involving students in the conceptualization of Meaningful PE by focusing on autonomous and inclusive relationships is of great importance to co-create Meaningful PE experiences. Secondary students were able to identify what is important for meaningful experiences in PE and how inclusive relationships can facilitate Meaningful PE experiences.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,021 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».