‘Don’t Pick, Don’t Lick’: Connecting Young Children’s Risky Play in Nature to Science Education in Australian Bush Kinders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The forest school approach to nature learning has gathered momentum in the UK and across parts of Europe including Scandinavia for well over 50 years. In other contexts that include Canada, China, New Zealand and Australia, nature-based early childhood education and care settings, influenced by European forest school approaches, are in a rapid expansion phase as educators and policy makers acknowledge the benefits for children from time spent in nature. It is known that science education opportunities exist in these nature-based settings, yet this area has only garnered limited research attention to date. An example of a nature-based approach to early childhood education which emerged in the 2010s is the Australian ‘bush kinder’. Four- to five-year-old preschool children experience and learn from nature through play in bush kinders. This paper highlights the intersections that occur between risky play and science teaching and learning in the context of bush kinders. Through analysing research in early years science education, guiding curriculum frameworks and early childhood learning, I propose the importance of children’s risky play to early childhood science education. Drawing on vignettes from ethnographic fieldwork data, the merits of risky play in bush kinders to embed science knowledge is illustrated here. Participant observation was used to build a profile of each site and to gather data relating to how educators draw on children’s risky play to seek out opportunities to teach children about physical, chemical and biological science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».