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Enregistrement W4385876493 · doi:10.1177/18369391231194374

Feasibility and initial psychometric properties of the observe, reflect, improve children’s learning tool (ORICL) for early childhood services: A tool for building capacity in infant and toddler educators

2023· article· en· W4385876493 sur OpenAlexaff
Kate Williams, Magdalena Janus, Linda Harrison, Sandie Wong, Sheena Elwick, Laura McFarland

Notice bibliographique

RevueAustralasian Journal of Early Childhood · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCharles Sturt University
Mots-clésToddlerEarly childhood educationPsychologyEarly childhoodScale (ratio)Rating scaleChild careDevelopmental psychologyQuality (philosophy)PedagogyMedical educationNursingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Child observation is a critical component of quality pedagogy in early childhood education and care (ECEC). The ORICL (Observe, Reflect, Improve Children’s Learning) tool was co-designed by ECEC researchers, policymakers, leaders, and practitioners to support this work. Educators rate the experiences of individual children, and responses of educators and peers on 118 items across five domains. In this study of the utility of ORICL, the tool was used by 21 educators across 12 ECEC services for a total of 66 children. Descriptive statistical analyses were used to determine how educators used the full range of the ORICL rating scale, and the psychometric properties of the tool were explored. Findings suggest that the ORICL items can be readily observed and rated by educators for children aged under 3 years, the rating scale is appropriate, and there is early evidence to support the domain structure of the tool.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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