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Enregistrement W2210581929 · doi:10.5539/ies.v9n1p1

A Study of the Use of Picture Books by Preschool Educators in Outlying Islands of Taiwan

2015· article· en· W2210581929 sur OpenAlexvenueno aff
Ching‐Yuan Hsiao, Yang-Mei Chang

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyTest (biology)Promotion (chess)Predictive powerMathematics educationEarly childhood educationTheme (computing)Selection (genetic algorithm)Teaching methodEarly childhoodDevelopmental psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of the study were to investigate the current status of applying picture books when teaching children and to also compare the differences in picture book teaching between teachers with different background variables and who are from Taiwan’s outlying islands. The researcher distributed 179 questionnaires, and after eliminating invalid questionnaires, 177 valid questionnaires were obtained, achieving a questionnaire efficiency of 98.88%. The quantitative data were analyzed by a t-test, ANOVA, Pearson Product Moment Correlation and Multiple Regression. The results were: 1. The overall status for picture book selection by early childhood educators was considered moderate to high. 2. The primary considerations for picture book selection were ‘theme’ and ‘adopting a child’s viewpoint’. 3. The overall status for the application of picture book teaching strategies among early childhood educators was considered moderate to high. 4. The application of picture book teaching strategies was centered on ‘strategies for the promotion of thinking and activities’ and ‘developing diverse abilities in children’. 5. There is a positive correlation and predictive power between selecting and using picture books by preschool educators.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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