Shifting Views: Exploring the Potential for Technology Integration in Early Childhood Education Programs / Changement d’opinion: Exploration du potentiel d’intégration de la technologie dans les programmes d’éducation de la petite enfance
Notice bibliographique
Résumé
Using technology with children in play-based early learning programs creates questions for some within the Early Childhood Education (ECE) community. This paper presents how two faculty who teach in ECE-related degree programs integrated educational technology into their teaching pedagogy as a way to model to their students how it can be used to support children’s play and learning opportunities. The authors identify how collegial dialogue helped them to use various technologies and social media in their teaching, which transformed their curriculum and pedagogical philosophy. The paper argues that if technology creates connections between learning in the college or university classroom and is effective practice, it is worthy of further exploration. L’utilisation de la technologie avec des enfants dans des programmes préscolaires d’apprentissage basé sur le jeu suscite des questions pour plusieurs au sein de la communauté de l’Éducation de la petite enfance (EPE). Cet article présente la façon dont deux professeurs enseignant dans des programmes d’études liés à l’EPE ont intégré la technologie éducative dans leur pédagogie d’enseignement comme un moyen de démontrer à leurs étudiants comment elle peut être utilisée pour soutenir le jeu des enfants et les possibilités d’apprentissage. Les auteurs montrent comment un dialogue collégial les a aidés à utiliser diverses technologies et médias sociaux dans leur enseignement, ce qui a eu pour effet de transformer leur programme et leur philosophie pédagogiques. L’article fait valoir que si la technologie crée des liens entre l’apprentissage en milieu postsecondaire et une pratique efficace, elle est par conséquent digne d’une exploration plus poussée.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».