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Enregistrement W4387938230 · doi:10.1177/1476718x231188466

Guidelines for virtual early childhood and family learning: An equity, diversity, inclusion, and decolonization-informed systematic review of the literature

2023· article· en· W4387938230 sur OpenAlexaff
Rachel Heydon, Elizabeth Akiwenzie, Emma Cooper, Hanaa Ghannoum, Danielle Havord-Wier, Bronwyn Johns, Kelly-Ann MacAlpine, Lori McKee, Joelle Nagle, Erica Neeganagwedgin, Danica Pawlick Potts, Sandra Poczobut, Carla Ruthes Coelho, Anna Stooke, Annie Tran, Zheng Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Early Childhood Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Francis Xavier UniversityUniversity of SaskatchewanWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationInclusion (mineral)Equity (law)Early childhood educationKnowledge managementDiversity (politics)SociologyPsychologyPublic relationsPedagogyEngineering ethicsComputer sciencePolitical scienceSocial psychologySocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents an equity-informed systematic review of research pertinent to the offering of virtual early childhood education programming to young children and their families. Findings are presented as guidelines which may shape the delivery of future programming within virtual contexts. These findings are organized within three major areas that were identified through the methodology: Building Connections and Fostering Online Relationships; Interactive Virtual Programming, Digital Tools, and Responsiveness; and Digital Technologies, Considerations for Access, Use, Professional Learning, and Safety. Findings highlight that developing inclusive, meaningful, and collaborative programs within virtual spaces is necessary for maximizing the learning opportunities and engagement of all children and families. Developing such services requires the careful negotiation and consideration of a range of worldviews, knowledges, priorities, and interests within unique families and contexts. Practice implications are drawn from the research, opportunities for pedagogical change are identified, and future research needs are provided.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,004
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,325 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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