MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4294023629 · doi:10.1123/jtpe.2022-0058

The Impact of Sport Education on Physical Education Majors’ Basketball Content Knowledge and Performance

2022· article· en· W4294023629 sur OpenAlex
Hairui Liu, Wei Shen, HU An-yi, Wei Wang, Wei Li, Peter A. Hastie

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching in Physical Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballPhysical educationPsychologyContent analysisConsistency (knowledge bases)Knowledge levelMedical educationMathematics educationMedicineComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose : To examine the consistency of findings between two studies examining the impact of sport education on Chinese physical education preservice teachers’ content knowledge and performance of volleyball and basketball. Methods : One hundred and six preservice teachers’ from a university in central China participated in six semester-long courses of basketball taught using either a Multi-Activity or Sport Education model of instruction. Pre- and postcourse measures of game performance were recorded for common content knowledge and specialized content knowledge. Results : After controlling for preintervention scores, statistically significant differences favoring Sport Education were found for common content knowledge as well as specialized content knowledge. Students in Sport Education had 62 times higher odds of reaching the specialized content knowledge benchmark depth for acceptable content development. Conclusion : These findings provide support for the idea that the accountability mechanisms specific to Sport Education, together with the tasks related to designing team training plans, serve to promote students’ ability to design and sequence tasks based on their team’s needs.

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.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,002
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,426 · 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