Notice bibliographique
Résumé
유아기 미디어 노출에 대한 연구에서는 학습 능력에 영향을 미치는 긍정적, 부정적 효과에 대해 논쟁이 있어왔다. 이 연구는 유아기 미디어 노출, 부모 상호작용, 학교준비도 간의 구조적 관계를 살펴보고자 하였다. 연구 참여자는 한국아동패널 데이터의 5세 아동 1620명과 해당 자녀의 어머니 혹은 주양육자였다. 구조적 모델에 대한 통계분석은 Mplus 8.4와 SPSS 20.0을 통해 분석되었다. 연구결과 유아의 미디어 노출은 부모 상호작용과 학교준비도에 유의한 직접적인 영향을 미쳤으며, 부모 상호작용은 유의한 간접효과가 나타났다. 이러한 결과는 학교준비도에 영향을 미치는 유아기 미디어 노출이 부모의 적극적이고 애정적인 행동을 통해 중재될 수 있음을 시사한다. 나아가 미디어 노출이 많은 유아들에게 성공적인 초등학교 준비를 위해서는 적절한 미디어 사용이 필요하며, 부모의 적극적인 대화나 함께 공유하기 등 부모자녀 간의 미디어 사용에 대한 방안을 마련할 수 있어야 할 것이다.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».