Education of staff in preschool aged classrooms in child care centers and child outcomes: A meta-analysis and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Staff education is considered key to quality of early childhood education and care (ECEC) programs. However, findings about associations between staff education and children's outcomes have been inconsistent. We conducted a systematic review and meta-analysis of associations between ECEC staff education and child outcomes. Searches of Medline, PsycINFO, and ERIC, websites of large datasets and reference sections of all retrieved articles were conducted. Eligible studies provided a statistical link between staff education and child outcomes for preschool-aged children in ECEC programs. Titles, abstracts and paper reviews as well as all data extraction were conducted by two independent raters. Of the 823 studies reviewed for eligibility, 39 met our inclusion criteria. Research in this area is observational in nature and subject to the inherent biases of that research design. Results from our systematic review were hampered by heterogeneity in how staff education was defined, variability in whose education was measured and the child outcomes that were assessed. However, overall the qualitative summary indicates that associations between staff education and childhood outcomes are non-existent to very borderline positive. In our meta-analysis of more homogeneous studies we identified certain positive, albeit very weak, associations between staff education and children's language outcomes (specifically, vocabulary and letter word identification) and no significant association with a mathematics outcome (WJ Applied Problems). Thus, our findings suggest that within the range of education levels found in the existing literature, education is not a key driver of child outcomes. However, since we only explored levels of education that were reported in the literature, our findings cannot be used to argue for lowering education standards in ECEC settings.
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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) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».