Deepening Secondary Students’ Understanding of Coastal Management at Labrador Park through Fieldwork
Notice bibliographique
Résumé
The impetus for action research on experiential learning of geography stems from a desire to introduce a more “engaged” form of geography, whereby students move beyond the academic study of geography in the classroom to making sense of geography in relation to their reality (Morgan, 2012). Through an environmental scan of the inclusion of fieldwork into the new Geography syllabus commencing 2013, we sought to find out how fieldwork is integral to the study of geography in Singapore schools. The choice of coastal geography as a topic for inquiry was strategically aligned to its inclusion in the new syllabus and its relevance to Singapore’s geography as an island. The feedback obtained from teachers participating in Professional Learning Circles (PLCs) also suggested that students found it challenging to understand abstract geography concepts, in particular, physical geography processes and how they take place in real world contexts. As such, a “disconnect” or a learning gap has been created between geography presented to the students in the textbook to that of their real world contexts. The decision to explore how to bridge students’ learning gaps through fieldwork as a pedagogical practice was also guided by our Humanities Department action plan to effectively engage our students through Outdoor Classroom Experiences (OCE). We chose Labrador Park as a research site due to various factors, such as its geographical proximity to the school, evidence of human management of coasts, preservation of historical features, and availability of resource materials.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».