Becoming InterActive for Life: Mobilizing Relational Knowledge for Physical Educators
Notice bibliographique
Résumé
The overarching purpose of the InterActive for Life (IA4L) project is to mobilize relational knowledge of partnered movement practices for physical education practitioners. Through a participatory, motion-sensing phenomenological methodology, relational knowledge gleaned from world class experts in salsa dance, equestrian arts, push hands Tai Chi and acroyoga, and analyzed through the Function2Flow conceptual model, was shared with Physical Education Teacher Education (PETE) students. They, in turn, made sense of the ways these experts cultivate relational connections through a process of designing interactive games suitable for physical education curricula. The kinetic, kinesthetic, affective and energetic dynamics of these games were then shared through professional development workshops, mentoring, and open-access resources. Each phase of the IA4L project invites us to depart from the predominance of individualistic ways of conceiving and teaching movement and instead explore what it means to be attuned to the pulse of life as we break away from tendencies to objectify movement as something our bodies do or that is done to them. Consideration is given to the ways in which meaningful relational connections are formed in and through movement and how this learning prioritizes the InterActive Functions, Forms, Feelings and Flows of moving purposefully, playfully and expressively with others. In so doing, what this research offers is an understanding of how knowledge of an essentially motion-sensitive kind, which can breathe life into physical education curricula, can be actively and interactively mobilized.
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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 | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,020 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».