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Enregistrement W4206920350 · doi:10.3390/su14031187

The Impact of Sport Education on Chinese Physical Education Majors’ Volleyball Competence and Knowledge

2022· article· en· W4206920350 sur OpenAlexaff
Ping Li, Hairui Liu, Chunhe Zhang, Peter A. Hastie

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical educationCompetence (human resources)PsychologyCurriculumMathematics educationHigher educationMedical educationPedagogyMedicineSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Sport Education curriculum model, while well studied in primary and secondary school settings, has been much less evaluated in university physical education. In this study, 110 Chinese university students were randomly assigned to participate in 6 classes taught using either Sport Education or a more traditional teacher-directed style. Data were collected on the students’ skill execution, game performance, and knowledge. Over the course of a 16-week term, all participants showed significant improvements. However, the Sport Education students’ gain scores were significantly higher after controlling for pretest scores. It is suggested that the features of Sport Education that have been shown to motivate students in previous studies (persisting teams, developmentally appropriate competition, and taking roles other than player) serve to stimulate students toward achieving the multiple goals of Chinese university physical education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,471 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
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Résumé présentoui

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