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Enregistrement W2954499114 · doi:10.1177/016146811912100302

Perspectives on Kindergarten Assessment: Toward a Common Understanding

2019· article· en· W2954499114 sur OpenAlexaff
Christopher DeLuca, Angela Pyle, Suparna Roy, Agnieszka Chalas, Erica Danniels

Notice bibliographique

RevueTeachers College Record The Voice of Scholarship in Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Methods and Practices
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Inclusion (mineral)CurriculumPedagogyEarly childhood educationPsychologyMathematics educationSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context The standards-based movement in U.S. public education has reached as far as kindergarten. Early primary teachers are increasingly required to teach academic standards in core subject areas, while engaging in increased levels of student assessment. In kindergarten, this growing emphasis on academic standards and student assessment is expected to operate alongside longstanding social and personal developmental expectations. However, recent research has identified a significant tension as teachers endeavor to negotiate a balance between traditional developmental programming and new standards-based academic curricula. Purpose The purpose of this scoping review is to synthesize research related to three kindergarten traditions—Reggio Emilia, Waldorf, and Montessori—to develop a common understanding of key tenets for kindergarten assessment that can inform policy and practice in public education contexts. Research Design A scoping review methodology was used to analyze research on assessment practices native to three kindergarten traditions—Reggio Emilia, Waldorf, and Montessori. This methodology followed a five-stage framework: (a) identifying the research question, (b) identifying relevant studies, (c) study selection, (d) charting the data, and (e) summarizing and reporting the results. Guiding the collection of articles was the following research question: “What does the extant literature on practices native to the three focal kindergarten traditions tell us about the assessment of kindergarten (4–6-year-olds) students’ learning?” In total, 80 texts satisfied the inclusion criteria across all traditions and were included in this study. Conclusions Empirical and non-empirical literature pertaining to each tradition were analyzed and considered in relation to their potential contribution to public education. In comparing across traditions, differences were evident based on their (a) assessment discourses and purposes, (b) reference systems, (c) assessment methods, and (d) uses of assessment information. However, the three traditions also maintained key commonalities leading to the identification of core tenets for kindergarten assessment. Specifically, three core priorities for kindergarten assessment were identified: (a) a commitment to child-centered and developmentally appropriate teaching, (b) a continuous embedded formative assessment approach, and (c) the use of multiple methods for gaining assessment information. In addition to core priority areas, results from this study suggest consistent processes that facilitate assessment practices at the kindergarten level. These four iterative processes are: (a) participation in teaching and learning, (b) reconstruction of teaching and learning, (c) engagement in assessment dialogues, and (d) integration of feedback for enhanced teaching and learning.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0150,015
Études des sciences et des technologies0,0070,036
Communication savante0,0270,025
Science ouverte0,0040,015
Intégrité de la recherche0,0070,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,438
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'étudeQualitatif
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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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