MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4242586549 · doi:10.21203/rs.2.22496/v1

Content Development for a Physical Activity and Sedentary Behaviour e-Learning Module for Early Childhood Education Students: A Delphi Study

2020· preprint· en· W4242586549 sur OpenAlexaffabout
Brianne A. Bruijns, Andrew M. Johnson, Trish Tucker

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducation and Learning Interventions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodPsychologyDelphiPhysical educationMathematics educationPhysical activityPedagogyMedical educationComputer scienceMedicinePhysical therapyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Early childhood educators play a prominent role in promoting healthy activity behaviours in childcare. However, they have expressed that they lack the appropriate pre-service training to confidently lead physical activity (PA), and minimize sedentary behaviour (SB), in childcare. As such, the purpose of this Delphi study was to generate and reach agreement on content areas for inclusion in a PA and SB e-Learning module for Early Childhood Education (ECE) students. Methods Purposeful sampling of Canadian/international researchers was used to form two expert panels: a PA/SB expert panel ( n = 26), and a Canadian ECE panel. PA/SB experts suggested their top 12 PA/SB topics for the module via online survey. These topics were then pooled to generate a list of 19 content areas. In a second online survey, both panels of experts rated the importance of each content area (0 = unimportant to 5 = very important). Mean ratings were ranked separately for each panel, and then ratings were pooled to create an overall ranking of the 19 content areas. Inter-panel agreement of importance rankings was visually represented as a scatterplot and quantified using Spearman’s rho. Results The top-rated content area was Outdoor Play ( M = 4.77 ± .64), followed by Benefits of PA in the Early Years ( M = 4.75 ± .66), and Factors Influencing PA and SB in Childcare ( M = 4.71 ± .74). Monitor PA and Sedentary Time Within Your Classroom had the lowest combined score ( M = 3.77 ± 1.44). There was moderate-to strong inter-panel agreement for content area importance rankings ( r s = 0.60, 95% CI: 0.20 to 0.83). The majority of the ECE expert panel considered this training important for ECE students (94.3%), aligning with ECE curriculum objectives (91.4%) and accreditation standards (78.8%), and complementary to the present ECE curriculum (88.6%). Conclusions Providing PA and SB training to ECE students is a proactive way to ensure healthy movement behaviours are prioritized in childcare programming. With the PA/SB expert-developed content areas, and endorsement by the ECE expert panel, implementing this training within ECE programs is a necessary next step.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch SquareMême sujetEducation and Learning InterventionsTravaux en français237 207