MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4292772462 · doi:10.3102/1442742

A Review of Curricula: Examining Early Childhood Policies and Practices to Foster Self-Regulation

2019· review· en· W4292772462 sur OpenAlexaboutno aff
Kristy Timmons

Notice bibliographique

RevueProceedings of the 2019 AERA Annual Meeting · 2019
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumComputer sciencePsychologyKnowledge managementPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attention ability is an area of self-regulation that is particularly prominent in the literature on children's transition to and experiences in early childhood classrooms Attention abilities play a strong role in supporting children's ability to focus on relevant learning activities, while inhibiting distracting stimuli Based on the emerging literature on the important role of self-regulation in supporting learning and healthy child development, policy makers have made efforts to include self-regulation skills in practice and policy documents worldwide Despite these efforts, there is limited understanding of what self-regulation is and how best to support it in the day-today life of a classroom. Thus, it becomes important to systematically analyze and examine these efforts in a critical way. Therefore, the objective of this research is twofold: 1) to examine how self-regulation is discussed and promoted in early childhood curriculum frameworks, and 2) to develop and disseminate recommendations based on improving clarity of the practice-orientated conceptualization of self-regulation derived from early years policy documents. In order to understand how this shift towards fostering self-regulation in early childhood is developing in Ontario, our team engaged in a scan of relevant documents generated in Ontario. After mining down into how self-regulation is represented in Ontario documents, we also examined other provinces and international documents, in order to provide a context for our findings.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,768

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the 2019 AERA Annual MeetingMême sujetChild Development and Digital TechnologyTravaux en français237 207