Without Assumptions: Development of a Socio-Emotional Learning Framework That Reflects Community Values in Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Socioemotional learning (SEL) skills are the competencies that children need to be successful and accepted members of society. In this study, we built a SEL framework and a SEL measurement tool from the ground up that assess children's development of skills with communities of the Baka ethnic group in Cameroon. We conducted a participatory and interactive study to develop a SEL framework and measurement tool that is specific to the context of indigenous Baka communities in Cameroon. Using a quick ethnography methodology and an emic approach, a researcher team comprised mainly of Baka community members engaged parents, teachers, and others in iterative cycles of data collection, analysis, and reflection to develop the framework and assessments. The resulting Baka SEL framework includes skills and domains distinct from predominant SEL frameworks, underscoring the importance of drawing SEL priorities from communities themselves. Shared foundational constructs underlying the Baka SEL framework and other frameworks indicate possible universal human expectations for emotional and relational skills. Two SEL measurement tools were produced: a caregiver tool and a teacher tool, each using storytelling to elicit specific, honest, and detailed information about child behavior. These tools allow us to capture child behavior in the school and the home, and to collect data on all participating children within a specific time period. The described approach is a simple, practical, and culturally appropriate strategy for collaborating with rural communities to articulate their understanding of SEL. The resulting framework and tools illustrate the importance of rooting SEL in local culture, while the approach to developing them serves as a model for other early childhood care and education organizations and programs.
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 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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».