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Enregistrement W2945776441 · doi:10.1080/09575146.2019.1619670

Playing with a goal in mind: exploring the enactment of guided play in Canadian and South African early years classrooms

2019· article· en· W2945776441 sur OpenAlexafffundabout
Hanne Jensen, Angela Pyle, Betül Alaca, Ellen Fesseha

Notice bibliographique

RevueEarly Years Journal of International Research and Development · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaLEGO Foundation
Mots-clésPsychologyEarly childhood educationDevelopmental psychologyPedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Guided play, a balanced approach to involvement in play that includes child- and adult-direction in learning activities, holds great promise for children’s effective and engaged learning in education. Recent studies in laboratory settings show benefits for academic and socio-emotional outcomes, while retaining a focus on child-centred exploration. Often, these studies feature an experimenter with one child or a small group. In contrast, educators in early years classrooms often need to support 20 children or more. To realise guided play’s promise, we need to explore the enactment of guided play in classroom settings, and how educators can engage young children in responsive ways to promote opportunities to learn in play contexts. We offer a cross-cultural comparison of guided play that occurred in 12 Canadian and 8 South African early years classrooms. Using a qualitative, thematic approach, we analysed video-recorded observations for: 1) the frequency of educator involvement in play contexts, 2) the role of the educator in those contexts, and 3) learning opportunities that emerged due to this involvement. Based on our analysis, we consider how educators can achieve guided play in classroom settings. Implications are discussed for practice, including barriers and enablers of guided play in culturally diverse settings.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,271 · 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.

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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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