MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2656046703 · doi:10.5539/jel.v6n4p127

Using Learning Communities to Support Cantonese/Mandarin Family Child Care Providers in a Professional Development Intervention Program

2017· article· en· W2656046703 sur OpenAlexvenueno aff
Ya‐Fen Lo, Shu-Chen Yen, Shinchieh Duh

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourseworkMandarin ChineseIntervention (counseling)Professional developmentMedical educationFaculty developmentPsychologyCommunity collegeNursingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-impact educational practices can promote student involvement and learning outcomes, but are rarely tested in the community college setting—where involvement is a typical challenge to student success. For Family Child Care (FCC) providers, who tend to be older and overworked, higher-education training can be especially difficult. The present study examined the use of learning communities as a high-impact practice in Project Vista Higher Education Academy (PVHEA), a two-year professional development intervention program for Cantonese/Mandarin FCC providers at the East Los Angeles College in California. Quantitative and qualitative data during the inaugural term (January 2012-December 2013) indicated that PVHEA successfully helped FCC providers access and complete college coursework towards Child Development degrees and credentials. Course completion rate reached 100%, and the providers gradually increased course load while maintaining above-average grades. Positive changes were also observed in self-efficacy, aspirations, and professional image. The associated program challenges were discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,412 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Education and LearningMême sujetHigher Education Research StudiesTravaux en français237 207