Exploring Partnerships in Early Childhood Teacher Education through Scenario-based Learning
Notice bibliographique
Résumé
Belonging to “a family, a cultural group, a neighbourhood and a wider community” (Department of Education,Employment and Workplace Relations [DEEWR], 2009, p. 7) is integral to children’s early development and learning.Acknowledging families as “children’s first and most influential educators” (DEEWR, 2009, p. 7), DEEWR notes that,“as children participate in everyday life, they develop interests and construct their own identities and understandings ofthe world” (Ibid). So, when children transition from the family context to participate in early education, establishingand maintaining partnerships with families and community members is essential to early childhood pedagogy. TheEarly Years Learning Framework acknowledges, “Belonging is central to being and becoming in that it shapes whochildren are and who they can become” (Ibid).While an important component of education, professional topics such as partnerships can be given less priority inuniversity subjects that focus on curriculum components. To “bridge perceived gaps between subject theory andprofessional practice” (Errington, 2010, p. 17) professional topics can be explored through scenario-based learning.This paper presents findings about the understanding and implementation of partnerships through scenario-basedlearning in a third year, online early childhood education subject, “Early Childhood Education and Care 2”. Theresearch question was, “How can scenario-based learning be implemented to increase students’ understanding andpractice of partnerships?”
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».