Lenses and Lessons: Using three different research perspectives in early childhood education research
Notice bibliographique
Résumé
In contemporary Western research, collaboration is held in high esteem. This developing practice is chal¬lenging particularly for researchers who follow varying theoretical approaches. However although a challeng¬ing endeavour, when viewing the one data set with different lenses, there are various lessons that can be shared. A key aspect of this paper is involved researchers' different analytical perspectives in one data set to learn more about each other's research insights, rather than become instant expert in other's approaches. The interview data reported in this paper originates from a larger study researching parents' experience of using early child¬hood education and care (ECEC) in Australia. Here we analyse and report on two shared interview excerpts and use three different research lenses for analysis; phenomenographic study, conversational analysis and cul¬tural-historical theory. The finding of this paper demonstrates that applying different lenses provide different interpretations, including strengths, limitations and opportunities. In this paper we argue that collaborative research practices enhance our understanding of varying research approaches and the scope, quality, transla¬tion of research and the researchers' capacity are enhanced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,123 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,118 |
| Communication savante | 0,047 | 0,047 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».