Tensions in enacting democratic approaches in physical education teacher education
Notice bibliographique
Résumé
Despite the long history of the idea of democratic education, the articulation of how teacher educators enact democratic practices remains elusive. The purpose of this research was to examine how we understand and enact democratic principles in our physical education teacher education (PETE) practices. Self-Study of Teacher Education Practices (S-STEP) methodology was used in this 18-month project. Four physical education teacher educators from different contexts examined their teaching practice and acted as critical friends to one another, generating transcripts from monthly meetings (10), individual written reflections (total of 122 pages) and diverse artifacts to question the enactment of democratic practices in PETE. Data were analysed inductively to identify turning points in how we understood democratic practices in PETE. Results indicated that our beliefs, values, and identities strongly shaped how we approached and understood democratic practice in our PETE practice. We came to see democratic practices existing on a spectrum from radical to conservative. Regardless of our individual position on this spectrum, the enactment of democratic practices is impacted by various policies, power structures, and political forces at play within our contexts. These findings illuminate several tensions teacher educators face when aiming to understand and enact democratic practices in PETE. We suggest that teacher educators may find it challenging to enact and model democratic pedagogies with pre-service teachers. However, instead of abandoning those practices, significant thought and strategising may be needed by individual teacher educators, their colleagues, and students to offer an authentic way to ‘live’ democratic pedagogies in the university in ways that align with their personal beliefs, values, and interpretations of democratic education.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».