Fysisk skolemiljø og pedagogikk. En kunnskapsoversikt
Notice bibliographique
Résumé
I norsk grunnopplæring har elevene rett til et fysisk skolemiljø som fremmer helse, trivsel og læring. Forskning viser at kvaliteten på det fysiske læringsmiljøet har stor betydning som ramme for å oppfylle sosiale og pedagogiske mål (Bjurstrøm, 2017). Forskning på betydningen av skolens fysiske miljø er preget av mange ulike perspektiver og tilnærminger: estetiske faktorer og design, trivsel, pedagogisk materiell, helsefremmende faktorer, læringsstøtte med mer (de Laval, 2017). Den fysiske utformingen av skolene dikterer ikke nødvendigvis pedagogisk praksis, men det kan være relevant å si at ulike lærings- og undervisningsmetoder eksemplifiseres ved ulike skoledesign (Shield, Greenland & Dockrell, 2010).\nLæringsprosessene som finner sted i skolen, er tett knyttet til den materielle konteksten, og skolebygninger må over tid tilpasses ulike pedagogiske trender og skiftende læreplaner. Flere studier viser at skolens fysiske miljø har betydning for elevenes læring, trivsel og deltakelse, og at det fysiske skolemiljøet ute og inne påvirker både lærings- og arbeidsmiljøet (Plotka, 2016). I løpet av de siste tjue årene har det skjedd en innsats for å modernisere skole og utdanning både i Norge og i mange andre land, noe som også har medført endringer og nytenking i utforming av skolers bygninger og rom. Skolebyggene er i endring på grunn av pedagogiske reformer i skolesystemet, både nasjonalt og internasjonalt. Det er satt søkelys på ferdigheter som er nødvendige for det 21. århundret og inkluderende opplæring. Nye skolebygg blir i dag utformet med fleksible læringsrom og moderne teknologi og utstyr for å skape rom for en mer tilpasningsdyktig og variert læreplan og for å legge til rette for tilpassede arbeids- og læringsformer.\nBlackmore, Bateman, Loughlin, O’Mara & Aranda (2011) viser i en litteraturgjennomgang at mye faglitteratur og forskning på skolebygg og læringsmiljøer har satt søkelyset på areal preget av fleksibilitet og mobilitet. Tradisjonelle klasserom med rader av pulter og lærere som instruktører og formidlere foran elevene blir i vår tid beskrevet som utdaterte. Fleksible og utvidede læringsarealer for større elevgrupper tenkes å bedre støtte og forbedre undervisning og elevaktivt læringsarbeid (Frelin & Grannäs, 2022). Slike læringsmiljøer introduseres som aktivitetsbaserte og fleksible, med mål om å tilrettelegge for innovative former for undervisning og læring, som igjen skal fremme framtidsrettet kompetanse.\nDet er imidlertid lite kjent hvor godt de nye skolebyggene støtter pedagogiske mål, og om det fysiske miljøet og utstyret blir brukt etter hensikten eller oppleves hensiktsmessig for brukerne. Siden starten av 2000-tallet har mengden av forskning på det fysiske skolemiljøets betydning for undervisning, læring, trivsel og tilhørighet i skolen vokst. I tråd med prosjektet "Morgendagens skoler" har vår tilnærming til denne kunnskapsoversikten primært vært å se på hva forskning på fleksible og innovative læringsmiljøer forteller oss. Kunnskapskapsoversikten er dermed et bidrag til å systematisere nyere studier og samle forskningsbasert kunnskap om forholdet mellom pedagogikk og skolens arkitektur, med vekt på erfaringene som spesielt lærere og elever har med nye eller ombygde skolebygg.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,081 | 0,033 |
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 ».