Exploring Effective Pedagogies in Environmental and Sustainability Education for Teachers: A Story of New Zealand Pre-Service Teachers’ Learning Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Although teachers have been identified as key change agents in the shift towards a flourishing planet for all, research into effective pedagogies for embedding environmental and sustainability education (ESE) into teacher education courses is an emerging area. Understandings about the most effective approaches and activities are needed, along with theories that could underpin teachers’ learning. This study explores 21 pre-service primary school teachers’ learning following their engagement in an elective course designed to help them embed ESE into their future practice. Qualitative data were gathered using reflections as well as peer and individual interviews. An analysis showed that the activities considered most valuable for learning were those that gave pre-service teachers space and time to think more deeply and in different ways. Mezirow’s transformative learning theory was used to explore their learning. The use of its three elements and six components identified that transformative learning took place for about half of these pre-service teachers. While it seems this theory has potential to underpin ESE teacher education courses, further research is needed to explore how transformation can occur for more teachers.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,022 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».