Cultivating young minds: Exploring the relationship between child socio-emotional competence, early childhood education and care quality, creativity and self-directed learning
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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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».