Enabling the uptake of pedagogical innovations in physical education: The role of social media
Notice bibliographique
Résumé
Despite the development of many promising innovations in physical education (PE), their lack of sustained use by teachers often stems from inadequate access to effective professional development (PD). Social media has the potential to serve as a platform for accessible, \nself-driven PD, supporting teachers’ ongoing learning about pedagogical innovations. The purpose of this research is to investigate the role that social media has played in enabling teachers’ uptake and sustained use of the pedagogical innovation Meaningful PE. The research is grounded in Wenger's (1998) social learning theory, which positions learning as a social process occurring through active engagement and participation within a Community of Practice (CoP). \nQualitative data were gathered from six teachers through individual semi-structured interviews. The findings reveal that social media served as a catalyst for continuous learning and reflection among PE teachers, and facilitated their uptake of Meaningful PE. The presence of experts and peers on social media platforms provided a dynamic environment for professional learning, growth, collaboration, and innovation. The formation of a CoP consisting of researchers, practitioners, and teachers on social media significantly influenced the teachers’ sustained implementation of Meaningful PE. By engaging in discussions, sharing experiences, and collaborating online, teachers were able to maintain their implementation of Meaningful PE. This collaborative, reflective, and sustainable environment aligns with the essential characteristics of effective PD, recognizing teachers as active participants within a supportive social context. \nOverall, this research provides evidence of the role that social media can play in supporting teachers’ uptake and sustained implementation of pedagogical innovations. Implications are considered for PD programs and their providers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».