Expanding Formal School Curricula to Foster Action Competence in Sustainable Development: A Proposed Free-Choice Project-Based Learning Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
A key determinant and outcome of successful environmental education is ‘pro-environmental behavior’, i.e., behavior that involves conscious action to mitigate adverse environmental impacts at personal or community level, e.g., reducing resource consumption and waste generation, avoiding toxic substances, and organizing community awareness initiatives. However, some theorists have sought to move away from rationalist models of behavioral modification, towards holistic pedagogical initiatives that seek to develop action competence. In light of the global push towards achievement of the Sustainable Development Goals (SDGs), emerging evidence suggests that education initiatives should foster action competence so students may be equipped to contribute to sustainable development as part of their education. The UNESCO Education for Sustainable Development (ESD) Roadmap 2030 has also identified key priority areas to strengthen ESD in formal curricula. This article reports two informal environmental education initiatives for promoting action competence and pro-environmental behaviors in school-aged children. The authors recommend that formal education settings (e.g., schools) should incorporate self-directed, free-choice project-based learning to augment environmental education programs and promote students’ action competence for contribution to attainment of SDGs. To this end, we propose a Free-Choice Project-based Learning for Action Competence in Sustainable Development (ACiSD) Curriculum, comprising six implementation dimensions, namely: (1) project duration and teaming arrangements, (2) topic selection, (3) student support, (4) teacher support, (5) learning environments, and (6) digital access and equity. For each implementation dimension, we recommend action steps to help educators implement this curriculum in their own educational settings, with the aid of an illustrative worked example.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».