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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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