A Descriptive Profile of Physical Education Teachers and Related Program Characteristics in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
A survey of teachers and principals in Alberta was conducted to gain a descriptive profile of who is leaching physical education (PE) and to assess the relationship between PE specialists and variables associated with program delivery. A probability-sampling procedure was used to obtain a representative sample of schools. In these schools nonprobability procedures were used to recruit teachers. A total of'480 teachers' and 162 principals' questionnaires were returned. Although 50% (n=236) of PE teachers in the sample were classified as PE specialists (i.e., had either a degree, major or minor, in PE or a closely related area), there was a significant gap in the number of PE classes being taught by division. Of the 1,219 PE classes surveyed in this study, PE specialists taught 49% and 55% of classes at the elementary levels (Divisions I & 11) compared with 91% of junior high (Division III) and 90% of secondary (Division TV) PE classes. Significant differences were found between PE specialists and non-PE specialists on a number of items including perceptions of preparedness, teaching enjoyment and competence to teach PE, the number of PE specialists across grade levels, and the percentage of time devoted to PE in the timetable. Implications with respect to implementing PE specialists across all grades and the need for future pedagogical research to investigate the effect of PE specialists are also discussed.
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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 | 0,020 |
| 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) | 0,004 | 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 ».