Implementation of Arkansas’s Initiative to Reduce Suspension and Expulsion of Young Children
Notice bibliographique
Résumé
This article describes the development, initial implementation, and formative evaluation of Arkansas’s plan to reduce suspensions and expulsion from early care and education (ECE) settings. We describe how Arkansas used multifaceted implementation strategies to facilitate change in six areas: policy, workforce development, specialized supports, family partnerships, child screening, and data tracking. We also highlight key findings from the formative evaluation. For example, needs assessment data revealed that 40.8% of ECE providers suspended at least one child in the past year, and 9% expelled one or more children. We evaluated efforts to educate ECE providers on new nonexpulsion policies and new supports, and results indicate that 89.5% of directors agreed that they understand why young children should not be suspended or expelled, though the majority reported concern about implementing a nonexpulsion policy. Initial utilization data from a new ECE provider support system indicate that in the first quarter, 53 requests were submitted for help with challenging classroom behavior. Most requests involved male children over the age of 3, and one-third of the requests referenced traumatic events experienced by the children.
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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 | 0,018 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».