International Comparative Study on Digital Media Literacy Elements in National Early Childhood Curricula in Finland, Canada, Australia, and South Korea
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Digital media literacy has been recognized internationally as an important competence. The 2022 Revised Curriculum for elementary and secondary education reflects digital media literacy as an essential competency for democratic citizenship. While the global trend suggests early childhood as the time for commencing digital media literacy education, the related elements are not specifically contained in the Korean national early childhood curriculum (Nuri Curriculum).</br>The purpose of the current study is to propose a direction for revision of the Nuri Curriculum by comparatively analyzing the educational expectations, structures, and contents related to digital media literacy in early childhood curricula in Finland, Canada(Ontario), and Australia.Methods: Finland, Canada, and Australia implement lifetime media literacy education and systematically include media literacy in national level early childhood curricula. Educational expectations, structures, and contents related to digital and media literacy were analyzed according to media literacy and related skills and elements.Results: First, the educational expectations from international early childhood education curricula reflects digital and media literacy competency. Second, the international curricula suggest active online safety in ways such as participating in a safe, media-friendly environment. Finally, the international curricula encourage active development of digital literacy by suggesting diverse ways of using media.Conclusion: For digital media literacy development in early childhood, the elements of digital media literacy should be more specifically contained in the national level curriculum. Considering the change in the 2022 Revised Curriculum and global trend, it is necessary to reflect competencies in digital media literacy comprehensively in the Nuri Curriculum.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».