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Enregistrement W4382246200 · doi:10.1177/18369391231186169

Feasibility and Potential Benefits of the Observe, Reflect, Improve Children’s Learning (ORICL) Tool: Perspectives of Infant–Toddler Educators

2023· article· en· W4382246200 sur OpenAlexaff
Sheena Elwick, Sandie Wong, Linda Harrison, Kate Williams, Laura McFarland, Lysa Dealtry, Magdalena Janus

Notice bibliographique

RevueAustralasian Journal of Early Childhood · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToddlerEarly childhood educationNoticeEarly childhoodPsychologyProject commissioningMedical educationChild carePedagogyDevelopmental psychologyPublishingMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article discusses infant–toddler educators’ perspectives of using the Observe, Reflect, Improve Children’s Learning tool (ORICL) in practice. ORICL is a new tool informed by implementation science and co-designed with Australian early childhood education and care policy-makers, practitioners, and service providers. It aims to support infant–toddler educators to observe, reflect on, assess, and improve the quality of individual children’s learning experiences. Twenty-one educators working in Australian long day care and family day care services participated in the study, with a total of 66 ORICLs being completed for children ranging from 7 to 33 months of age. Educators also participated in an interview to share their experiences of using ORICL in practice. Findings show that ORICL enhanced educators’ understandings of infants’ and toddlers’ learning, development and wellbeing, and educators’ critical reflection. ORICL also helped educators to notice interactions, document and plan for children’s learning, and communicate children’s learning to others.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,265 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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