Teaching about planning in pre-service physical education teacher education: A collaborative self-study
Notice bibliographique
Résumé
Learning how to develop lesson and unit plans is recognised as a priority for teacher education programmes; however, recent empirical research on planning is scarce, particularly in physical education. The purpose of this research was to analyse how and why we teach physical education pre-service teachers (PSTs) to plan in the ways we do. A secondary purpose was to consider alternative approaches to teaching about planning based on this analysis. Over one academic term, we used collaborative self-study of teacher education practice methodology and gathered several forms of qualitative data, including reflective journal entries, recorded video conversations, and teaching artefacts. Through sharing and interrogating our assumptions about the nature of planning and how to teach PSTs about planning, we came to see several flaws in the approaches we had typically used, particularly in terms of the emphasis given to the products (i.e. developing and submitting complete lesson plans) over the processes of planning, and how this emphasis did not necessarily support PSTs’ learning. This was partially because we found it challenging to model our processes of planning for PSTs in authentic ways. We agree that planning is and should be a central part of learning to teach; however, this research suggests that the ‘typical’ actions in how we teach PSTs about planning may be ripe for disruption and redesign. This research provides a rationale for a better balance to be struck between teaching about planning-as-process and teaching about planning-as-product.
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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 | 0,025 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».