Child-Staff Ratios in Early Childhood Education and Care Settings and Child Outcomes: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Child-staff ratios are a key quality indicator in early childhood education and care (ECEC) programs. Better ratios are believed to improve child outcomes by increasing opportunities for individual interactions and educational instruction from staff. The purpose of this systematic review, and where possible, meta-analysis, was to evaluate the association between child-staff ratios in preschool ECEC programs and children's outcomes. Searches of Medline, PsycINFO, ERIC, websites of large datasets and reference sections of all retrieved articles were conducted up to July 3, 2015. Cross-sectional or longitudinal studies that evaluated the relationship between child-staff ratios in ECEC classrooms serving preschool aged children and child outcomes were independently identified by two reviewers. Data were independently extracted from included studies by two raters and differences between raters were resolved by consensus. Searches revealed 29 eligible studies (31 samples). Child-staff ratios ranged from 5 to 14.5 preschool-aged children per adult with a mean of 8.65. All 29 studies were included in the systematic review. However, the only meta-analysis that could be conducted was based on three studies that explored associations between ratios and children's receptive language. Results of this meta-analysis were not significant. Results of the qualitative systematic review revealed few significant relationships between child-staff ratios and child outcomes construed broadly. Thus, the available literature reveal few, if any, relationships between child-staff ratios in preschool ECEC programs and children's developmental outcomes. Substantial heterogeneity in the assessment of ratios, outcomes measured, and statistics used to capture associations limited quantitative synthesis. Other methodological limitations of the research integrated in this synthesis are discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».