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Enregistrement W4206400030 · doi:10.1177/20436106211068041

‘Doing Reggio?’ Exploring the complexity of ‘curriculum’ migration through a comparison of Reggio Emilia, Italy and the EYFS, England

2022· article· en· W4206400030 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Chicken

Notice bibliographique

RevueGlobal Studies of Childhood · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Educational Policies and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumExhibitionFoundation StageSociologyEarly childhood educationQuarter (Canadian coin)Period (music)PedagogyEarly childhoodVisual artsHistoryArtPsychologyAestheticsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper begins a quarter of a century ago with the first visit to the UK of the Reggio Emilia exhibition ‘The Hundred Languages of Children’ and initial interest by some of the early education community in ‘doing Reggio’. Within the same period, the move to introduce a formal curriculum for young children in England and Wales began, initially with the Desirable Outcomes documents in 1996 (SCAA) and more recently with the latest incarnation of the Early Years Foundation Stage. This paper first explores key aspects of the Reggio Emilia approach before turning to the development of the curriculum for young children within England, making visible key differences between these two ways of working. Drawing on Foucauldian discourses, I aim to demonstrate that curricula models are underpinned by socially constructed discourses and that as the discourse of ‘school readiness’ has tightened its stranglehold on early years policy within England, the likelihood of ‘doing Reggio’ has been eroded significantly.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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