The Critical Multicultural Education Competencies of Preschool Teachers
Notice bibliographique
Résumé
<p>The aim of this study is to determine the perceptions of preschool teachers regarding critical multicultural education competencies. The study is based on “Critical Multicultural Education Competency Model”. The sample of this descriptive research consists of 120 teachers employed at 56 kindergartens and 24 independent nursery classes in the 2014-2015 academic year. The research data is obtained using the “Critical Multicultural Education Competency Scale” (CMECS), which was developed by the researcher. The scale development is carried out with 421 teachers employed in various positions and at different branches in the province of Istanbul. The construct validity is examined by applying exploratory factor analysis and it is found that the scale displays a four-factor structure. The scale, which consists of 42 items, is composed of four sub-dimensions, namely awareness, knowledge, skill and attitude, and the scale can be used as a one-dimensional structure as well. The eligibility of the Critical Multicultural Education Competency Scale (CMECS) for this study is analyzed by looking at the reliability with item analysis. An Alpha model is used for the reliability analysis of the items in the scale and of the sub-dimensions of the scale. As a result of the reliability analysis, which is applied to determine the suitability of the CMECS, it is found that the size of the reliability coefficients vary between 0.674 and 0.887. The reliability coefficient for the whole scale is calculated as .811. As a result of the research, it is determined that the preschool teachers find themselves adequate throughout the overall scale but only partially adequate in terms of knowledge and awareness. It is seen that the variables of gender, age, ethnicity and native language cause significant levels of differentiation in the perceptions of the teachers.</p>
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».