Exploring collective action in becoming a teacher in physical education: Understanding the development and use of signature pedagogies across teacher education contexts
Notice bibliographique
Résumé
Researchers have highlighted the urgent need for large-scale international collaborative research projects between teacher education and school physical education (PE) to develop practices and understandings that address the grand challenges facing the field ( MacPhail and Lawson, 2021 ). In response, this article outlines and illustrates the design and methodology of an international project built on collaboration among PE teacher educators, in-service teachers, and pre-service teachers (PSTs). This collaborative work aimed to explore the development and use of signature pedagogies as collective action across diverse PE teacher education contexts, including both initial teacher education and continuous professional development in five European countries. This article serves two purposes. First, it presents a design for international collaborative research between school PE and teacher education, with a specific focus on signature pedagogies in PE teacher education. Second, it illustrates the methodological approach, detailing the research methods used to explore signature pedagogies across varied international contexts. In so doing, the article contributes to the field by offering a framework for designing international research that engages with collective action and pedagogical innovation. We advocate for research designs that employ robust methodologies, clearly defined analytical frameworks, and transparent procedures. Such designs are essential for conducting large-scale international collective action projects involving teacher educators, in-service teachers, and PSTs from diverse PE teacher education contexts. We argue that these elements are critical for scaling up research in the field and for supporting the development, adaptation, and use of signature pedagogies across educational settings.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».