MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2565416305 · doi:10.5539/jel.v6n2p53

Early Childhood Education Curricula: Human Rights and Citizenship in Early Childhood Education

2016· article· en· W2565416305 sur OpenAlexvenueno aff
Μαρίνα Σούνογλου, Aikaterini Michalopoulou

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizenshipHuman rightsObligationCurriculumContext (archaeology)PsychologyEarly childhood educationAffect (linguistics)SociologyPedagogyIntervention (counseling)Social psychologyPolitical sciencePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the human rights and the notion of citizenship under the prism of pedagogical science. The methodology that was followed was the experimental method. In a sample of 100 children-experimental group and control group held an intervention program with deepening axes of human rights and the concept of citizenship. The analysis of the findings presented in four axes. The first relates to the analysis of the responses of the two groups using quantitative data. The second axis concerns the discourse analysis of children’s responses. The third axis relates to involve children and the fourth in the pop up program of children’s activities. In conclusion, according to the survey results, children may affect their participation shaping the curriculum at micro level but also affect their behavior in the macro. Children seem to understand a pedagogical context the concept of human rights and the concept of citizenship in their ability to influence the school and not only the daily life, respect the wishes of others, to understand the limits and restrictions in school and local community, their participation as a social obligation but also a right, to the understanding of human rights and children’s rights as a premise for the quality of their lives.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Education and LearningMême sujetEducator Training and Historical PedagogyTravaux en français237 207