Exploring Teacher Anxiety in Relation to Outdoor Teaching and Learning
Notice bibliographique
Résumé
I believed students should be outdoors more often for learning, but I felt anxious about ensuring I was doing a good job as a teacher with respect to the curriculum. Why was I, a teacher with 30 years experience, feeling so anxious about this aspect of my teaching? I wondered, what was causing my anxiety and how I could resolve that feeling? Over a period of 5 months, I took my grade 4/5 class of 23 public elementary school students outdoors for teaching and learning at least two days a week out of the four days I worked. I conducted a self-study and took a qualitative research approach in collecting data. During our outdoor explorations, I kept a journal, wrote field notes, took photographs, examined students’ work in relation to our outdoor explorations, wrote reflections and discussed my journal entries and reflections with critical friends. Using a latent thematic analysis method allowed me to analyse and report on patterns within my data, independently, by comparing two data sets or by finding a topic in the whole data set. From analysis of my data, I was able to identify three main themes and sub themes: Teaching- curriculum and intentionality, Learning – my learning and student learning- physical activity, experiential, safety, and engagement and finally Emotions- my feelings and student feelings. The results showed my anxiety was evident across the three themes throughout but by the end of my self-study I had a better understanding of my anxiety and what was causing it. I saw the positive effects the outdoors had on mine and students’ wellbeing and across a variety of subject areas and competencies which helped me feel more confident about taking my class outdoors for explorations. I plan to continue developing a cross-curricular outdoor 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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».