Implementation of an e-Learning course in physical activity and sedentary behavior for pre- and in-service early childhood educators: Evaluation of the TEACH pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childcare-based physical activity (PA) and sedentary behavior (SB) interventions have traditionally used in-person training to supplement early childhood educators' (ECEs) knowledge and confidence to facilitate physically active programming for the children in their care. However, this method of delivery is resource-intensive and unable to reach a high number of ECEs. The purpose of the Training pre-service EArly CHildhood educators in PA (TEACH) pilot study was to test the implementation (e.g., fidelity, feasibility, acceptability) of an e-Learning course targeting PA and SB among a sample of pre-service (i.e., post-secondary students) and in-service (i.e., practicing) ECEs in Canada. METHODS: A pre-/post-study design was adopted for this pilot study, and implementation outcomes were assessed cross-sectionally at post-intervention. Pre-service ECEs were purposefully recruited from three Canadian colleges and in-service ECEs were recruited via social media. Upon completing the e-Learning course, process evaluation surveys (n = 32 pre-service and 121 in-service ECEs) and interviews (n = 3 pre-service and 8 in-service ECEs) were completed to gather ECEs' perspectives on the e-Learning course. Fidelity was measured via e-Learning course metrics retrieved from the web platform. Descriptive statistics were calculated for quantitative data, and thematic analysis was conducted to analyze qualitative data. RESULTS: Moderate-to-high fidelity to the TEACH study e-Learning course was exhibited by pre-service (68%) and in-service (63%) ECEs. Participants reported that the course was highly acceptable, compatible, effective, feasible, and appropriate in complexity; however, some ECEs experienced technical difficulties with the e-Learning platform and noted a longer than anticipated course duration. The most enjoyed content for pre- and in-service ECEs focused on outdoor play (87.5% and 91.7%, respectively) and risky play (84.4% and 88.4%, respectively). CONCLUSIONS: These findings demonstrate the value of e-Learning for professional development interventions for ECEs. Participant feedback will be used to make improvements to the TEACH e-Learning course to improve scalability of this training.
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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 | 0,016 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».