Action Research as Pre-Service Teacher Inquiry Physical Education
Notice bibliographique
Résumé
The newest Canadian Elementary Health and Physical Education (2019) provincial curricula promotes inquiry as a pedagogical mode. AR complements this inquiry mode of instruction with its grounding in experience and practice which infuses educational roles. AR as practice-based inquiry helps new educators identify and reveal resolutions; however, first a need to want to improve needs to be identified, before next steps are taken. AR has the potential to open doors of perception, trigger new insights, and cultivate teacher development within teacher training and beyond while in-service. Admittedly, teachers change, no matter how incrementally, which permeates professional development, as witnessed in over 100 years of action research drawn upon herein. Extant AR literature is grounded in the educational development of participants as they teach. Development in AR is not actually a problem needing investigation; instead it remains a possibility that needs recursive attention to ensure it exists within the training of educators globally. Herein AR is illustrated via narrative accounts that reflect experiences while teacher training in an Ontario Faculty of Education programme.
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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 | 0,072 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,043 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».