Responsiveness of Child Care Providers in Interactions With Toddlers and Preschoolers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This exploratory study investigated the responsive language input of 26 child care providers to young children enrolled in community child care centers. METHOD: Three subtypes of responsive interaction strategies were rated and compared across two age groups (toddlers, preschoolers) and two naturalistic contexts (book reading, play dough activity). The toddlers were between 17 and 33 months of age and the preschoolers were between 30 and 53 months of age. Caregiver-child interactions were rated using the Teacher Interaction and Language Rating Scale (Girolametto, Weitzman, & Greenberg, 2000) to provide information about the frequency of responsive language strategies. RESULTS: Caregivers used similar levels of child-centered and interaction-promoting strategies with both age groups, but used more labelling with toddlers and more topic extensions with preschoolers. The context of the interaction exerted a systematic influence on the caregivers' use of responsive strategies, with the play dough activity providing the most responsive input overall. There was a strong positive relationship between all three subtypes of caregivers' responsiveness and variation in the preschoolers' language productivity. In contrast, only interaction-promoting strategies were positively related to measures of the toddlers' language productivity. CLINICAL IMPLICATIONS: The results of this study suggest that caregivers' responsiveness in group interactions is highly dependent on the context of the interaction and, to a lesser extent, on the language abilities of the children. Future research is required to determine if inservice training can enhance levels of responsiveness and accelerate language learning in young children in group care.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».