The Sport Education Model: Enhancing Personal Skills, Understanding of Rules, and Enjoyment in Team Handball Lessons
Notice bibliographique
Résumé
Physical education holds a pivotal role in bolstering broader educational objectives such as social development and knowledge acquisition. This study aimed to evaluate the comparative effectiveness of two pedagogical models in physical education for enhancing personal and social skills. A sample of students in grades 3-5 (n = 64) participated in an 11-session team handball module. Classes were randomly allocated to one of two instructional conditions: a direct instruction model (DI, control group, n = 22) focused on skill acquisition through introductory activities, skill/drill practices, and subsequent gameplay, and the Sport Education Model (SEM, n = 42), which incorporated a direct instruction phase for skill, strategy and rules learning, team practice sessions, and formal and informal inter-team games. Utilizing a quasi-experimental design with pre-post measures, both groups demonstrated increased experience in team handball, with no statistically significant differences observed between the groups post-intervention. However, the SEM group reported significantly higher skill levels, a better understanding of handball rules, and higher enjoyment levels at the post-test compared to the DI. While both models led to gains in team handball experience, sports-specific skills, and rules comprehension, the SEM group reaped additional benefits in terms of enhanced skill improvement, superior rules understanding, and increased enjoyment. These findings underscore the added value of the Sport Education Model in fostering personal and social skills through the Canadian physical education context.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».