“I Don’t Think I’ve Done Justice to the Inclusion of Queer Students in Phys. Ed.”: Creating Physical Education Learning Environments for 2SLGBTQ+ Preservice Teachers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose : Traditionally, physical education (PE) has been a subject that reproduces heteronormativity and hegemonic masculinity. Particularly for Two-Spirit, Lesbian, Gay, Bisexual, Transgender, Queer, or Questioning (2SLGBTQ+) students, PE can be an unsafe and uncomfortable space. Unfortunately, research has also demonstrated that Physical Education Teacher Education programs can perpetuate the same negative and harmful discourse. Individuals who embark on a career in education will spend years in a postsecondary institution learning how to become teachers. Regardless of being in a generalist or a PE specialist degree program, the potential exists for preservice teachers (PSTs) to encounter this subject once again in their postsecondary education. The purpose of this research was to explore how three teacher educators created their PE learning environments for 2SLGBTQ+ PSTs. Method : As part of a larger explanatory sequential research project about 2SLGBTQ+ PSTs’ experiences in PE, teacher educators engaged in semistructured interviews for a qualitative study framed by queer theory. Results : Three themes were generated through Reflexive Thematic Analysis: (a) Problematic PE with Positive Potential illustrates how aspects of the subject can have negative impacts on students, but that teacher educators are working to showcase the subject’s merit; (b) Wicked (Gender) Games showcases that dominant binary norms and gender stereotypes are still prominent despite teacher educator push back; and (c) Last, Good for One, Good for All? details how teacher educators’ primary focus was general inclusion rather than an intentional focus to support 2SLGBTQ+ PSTs. Discussion/Conclusion : To truly become a more inclusive space, teacher educators need to critically reflect on and unpack heteronormative practices and discourses, gender stereotypes, and how they are intentionally supporting their 2SLGBTQ+ PSTs through PE learning environments and beyond.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».