Putting Research to Work in Elementary Physical Education: Conversations in the Gym
Notice bibliographique
Résumé
Part 1 The basics - numbers, time, space, equipment and behaviors: how equipment and class size make a difference who gets the teacher's attention? more days per week equals more learning modifying equipment to fit the students. Part 2 Managing the class: reducing disruptive student behaviors active supervision and student learning teaching social behaviors recording and classifying teacher management behaviors teaching fair play in the gym and school. Part 3 Interactions among students: using trained peer tutors peer-mediated accountability and successful practice. Part 4 Strategies for teaching and learning: can learners guide their own practice with self-talk? using environmental cues to guide practice. Part 5 The voices of students: kindergarten children describe physical education third-grade children describe physical education children describe the mile-run fitness test children describe what they learn in physical education high school seniors recall elementary physical education. Part 6 Teachers in the workplace - training, experience and context: preservice classroom teachers in the gym is daily physical education worth the price? the impact of inclusion on physical education teachers how five years of experience changed a teacher how veterans and rookies planned a class. Part 7 Assessment as part of training: using skill assessment to build effective lessons is peer assessment both practical and accurate? Part 8 The SPARK studies - a program for teachers and children: the impact of SPARK on children's fitness and activity the impact of SPARK on catching, throwing and kicking how well do children like various physical education activities?. Part 9 Reviewing studies of the effects of physical education: the legacy of elementary school physical education. Part 10 The Trois-Rivieres studies - long-term effects of physical education: twenty-year follow-ups of participants in a model program.
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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 | 0,002 | 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 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».