Transforming the Kindergarten Experience by Design: A Comparative Research Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Kindergarten education is becoming a priority throughout the USA as research shows its importance on later in life outcomes. The State of Washington instated full-day kindergarten for all public-school students beginning in 2016–2017. It “…is part of the state’s constitutionally protected definition of ‘Basic Education’” (Reykdal, n.d., n.p.), working to support all children in the state. Acting on this new state requirement, one school district chose to design and build a center dedicated solely to kindergarten education, housing approximately 600 kindergarteners. The school was divided into four ‘neighborhood pods’ each with immediate access to specific activity programs (i.e., dining, interventionists, elective functions) reflecting a new ‘expanded push-in’ model and reduce transition times. This model was compared with a ‘traditionally’ operated kindergarten where learners travel to activity programs throughout a campus (i.e., dining, interventionists, electives). A human-centered research design using mixed-methods for this comparison study between an ‘expanded push-in’ and a ‘traditional’ model was used to understand the impact of this new architectural solution particularly focused on timing transitions between the classroom and activity program settings. Findings discovered a reduction in the length of transitions between accessing the programs by recaptured seven school days of learning time (approximately 45 hours), when compared to the traditional one, and more positive connections between students/students, teachers/teachers, and students/teachers to build community.
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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 | 0,032 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».