Teaching Social Justice Through TPSR: Where Do I Start?
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we offer practical suggestions for integrating social justice content into physical-activity based physical education, namely, through a socially-just TPSR approach. We first address the challenges of using pedagogies for social justice in physical education. This is followed by a brief overview of TPSR (the what) and a re-imagined TPSR approach from a social justice lens. Next, practical examples for developing a socially-just TPSR approach are offered such as ways to a) examine and practice socially just behaviors, b) include transfer and advocacy, and c) use a five-part TPSR lesson plan to integrate social justice issues into physical-activity-based physical education settings. Final thoughts include a) being patient and kind to yourself when implementing unfamiliar approaches and issues, and b) making decisions about the inclusion of social justice issues based on what’s personally meaningful for students as well as context, and c) using a TPSR approach to enact social justice content requires a reconceptualization of the model through a social justice lens.
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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 | 0,021 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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 ».