Experiential Learning in Outdoor Classrooms in Southern Alberta: A Case Study Involving Teachers at Urban Schools
Notice bibliographique
Résumé
Noticing an increase in the construction of learning spaces adjacent to schools, this research study was designed to find out how teachers are using outdoor classrooms in urban settings to support student success and well-being through experiential learning. Case studies were carried out at four urban school locations. Key elements were touring the sites, and interviewing the teacher participants. An intentional variety of geographic and socio-economic locations were selected as well as a variety of student ages (K-12) and teacher experiences for this project. Despite the wide range of contexts, commonalities were identified between the research sites regarding: understandings of nature as an educational place, supports required to enable learning to take place in nature settings, what we can learn from the land in outdoor classrooms while incorporating Indigenous ways of knowing, what outdoor classroom experiences teachers designed, and how they relate to nature and to their students in these outdoor classroom spaces. During the planning stages of this project, the Covid-19 pandemic was still a concern, and the study also examined how the pandemic influenced the choice to teach and learn outside. Key findings identified four key elements for outdoor experiential learning success from the interview themes: preparation, nature awareness, connection, and regulation. Necessary supports included administrative encouragement, professional development and the reduction of barriers for teachers. Other implications on how to increase outdoor learning opportunities included sharing successes with other teachers, providing supplies, and having nature spaces easily accessible.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».