Notice bibliographique
Résumé
Abstract For over 50 years, the forest school approach to nature learning has gathered momentum in the UK and across parts of Europe including Scandinavia (Knight, 2016). In other contexts such as Canada, New Zealand and Australia, nature-based early childhood education and care settings, influenced by European forest school approaches, have begun to gain popularity. Opportunities for STEM education occur in nature-based settings, such as forest schools and nature kindergartens, yet this area has only garnered limited research attention to date. One such example of a nature kindergarten which emerged in the 2010s is Australian ‘bush kinder’ where 4- to 5-year-old preschool children experience and learn from nature. This paper arrives at an innovative conceptualisation of STEM teaching and learning in bush kinders. Through analysing research in early years STEM education, teacher pedagogy and early childhood learning, I propose a teaching and learning process that is replicable for similar nature-based early childhood education and care settings. Drawing on vignettes from ethnographic fieldwork data, the conceptualisation of an integrated approach to STEM teaching in bush kinders is illustrated. To frame the approach to STEM teaching, this analysis builds on the notions that STEM teaching and learning can take the form of a five-phased cyclical process. It is this process that contributes to the conceptualisation of STEM teaching and learning in early childhood education.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».