Engineering play with blocks as an informal learning context for executive function and planning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Engineering play is an emerging framework for understanding young children's constructive block play as an engineering design process. Few studies have evaluated engineering thinking, language, or behavior in preschool‐age children, especially quantitative evaluations that systematically document specific early engineering behavior. More research is needed to support diverse children's engineering education in ecologically valid classroom contexts and understand relations with the key cognitive domains that predict school readiness. Purpose/Hypothesis The present study investigated the associations of executive functioning and planning skills with preschoolers' engineering play behaviors with wooden unit blocks, tested the moderating role of disability status in these associations, and provided additional reliability and validity data on the Preschool Engineering Play Behaviors (P‐EPB) measure. Design/Method Participants were 110 preschoolers (44% female; 25% children with disabilities) observed and coded during 15‐min block play sessions with a peer partner. Children completed separate formal assessments of executive function and planning. Results A one‐factor engineering play variable including six behavior categories (i.e., communicating goals, problem‐solving, explaining how things are built/work, following patterns and prototypes, logical and mathematical words, and technical vocabulary) was significantly and positively associated with executive function and planning for children with disabilities. Conclusions Results provide new knowledge about early engineering measurement and implications for teaching and learning engineering across multiple academic disciplines and with children from diverse developmental backgrounds.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle