Cultivating young minds: Exploring the relationship between child socio-emotional competence, early childhood education and care quality, creativity and self-directed learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Creativity and self-directed learning (SDL) have been identified as two key skills that children need to develop for success in the 21st century. As such, developing such skills has become a priority. High quality early childhood education and care (ECEC) can play a pivotal role in supporting a myriad of children's developmental outcomes. This study uses multi-level modeling on 484 children between 30 and 75 months of age (Mean age = 48) across 87 ECEC classrooms in Toronto. We tested associations between two skills (creativity and SDL), children's social and emotional competence (hyperactivity, prosocial behaviour, and emotional problems) and ECEC quality (professional development, ratios and emotional support). We found significant relationships between children's social and emotional outcomes and their creativity skills, but not their SDL. In addition, the proportion of professional development opportunities conducted onsite was positively associated with children's creativity. Implications for future research, policy and practice are discussed. This study contributes to the understanding of how to support two skills needed in the wake of the fourth industrial revolution. First, we examine the relationship between children's social and emotional development and their creativity and self-directed learning. We then examine the role played by the quality of their early childhood education and care (ECEC) settings as contexts to learn these important skills when accounting for their children's social and emotional development. Finally, we test the robustness of these associations by controlling for important contextual factors (age, months in the program, family income, and maternal education).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle