How an early learning and child care program embraced outdoor play: A case study
Notice bibliographique
Résumé
Research indicates outdoor play influences children’s physical, cognitive and social-emotional well-being, but there are barriers to implementation in early learning settings. This study explores an early learning and child care (ELCC) program achieving success with outdoor play to identify strategies that may help overcome barriers and support outdoor play in similar contexts. Focus groups and interviews were conducted with ELCC program Early Childhood Educators (ECEs) and facilitators, school teachers and principal, and government staff. Data also included relevant documentation and photographs of the outdoor play spaces. Thematic analysis of all data was completed, resulting in a description of the ELCC program’s outdoor play space and practices and factors that may be influencing these identified practices. Six themes or influencing factors were identified: 1) outdoor play, including loose parts and risky play, is valued; 2) outdoor play is promoted and engaged in by others; 3) space and resources are available; 4) communication and engagement happens; 5) leaders are integral; and 6) partnerships and collaboration are essential. Using Bronfenbrenner’s ecological systems model, this research identifies outdoor play implementation strategies that may provide guidance to ELCC stakeholders such as ECEs and policymakers. To overcome outdoor play challenges, considerations should be made to purposefully target and engage multiple subsystems and stakeholders as described in this study for greatest impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».