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Enregistrement W2910919025 · doi:10.23965/ajec.43.4.04

Evaluating the Impact of Teacher-designed, Wellbeing and Sustainability Play-based Learning Experiences on Young Children's Knowledge Connections: A Randomised Trial

2018· article· en· W2910919025 sur OpenAlexaff
Heather Morris, Susan Edwards, Amy Cutter‐Mackenzie, Leonie Rutherford, Janet Williams-Smith, Helen Skouteris

Notice bibliographique

RevueAustralasian Journal of Early Childhood · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityIntervention (counseling)Childhood obesityPsychologyEarly childhood educationDevelopmental psychologyRandomized controlled trialMedical educationMedicineObesityPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

THIS PAPER REPORTS FINDINGS from a randomised investigation into the effect of teacher-designed, play-based learning experiences on preschool-aged children's knowledge connections between healthy eating and active play as wellbeing concepts, and sustainability. The investigation used a ‘ funds of knowledge’ theoretical framework to situate young children's interests in digital media and popular culture, as a site for learning these knowledge connections. The findings suggest that the intervention group children created more wellbeing and sustainability knowledge connections than the waitlist control group children. Additionally, the intervention group children demonstrated an increase in vegetable serves and a decrease in unhealthy food servings post intervention (measured by parent report). The paper suggests that more attention should be paid to early childhood teachers’ capacity for actively building children's knowledge about wellbeing and sustainability concepts through play-based learning, as opposed to top-down approaches towards obesity education and prevention alone.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,329 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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