Training and coaching early childhood teachers to foster social, emotional, and behavioral competence of children in Turkey.
Notice bibliographique
Résumé
A growing evidence base demonstrates the effectiveness of teacher training and coaching interventions to improve teacher- and child-level outcomes in high-income countries. However, more information is needed to show the benefits of these interventions in low- and middle-income countries (LMICs). To provide an evidence base for LMICs, we conducted a cluster-randomized controlled trial examining the efficacy of a teacher training and coaching intervention for promoting children's social, emotional, and behavioral competence, Reaching Educators and Children (REACH) Classroom Check-Up (CCU), on teachers' behaviors, teacher-child relationship quality, and children's social competence and problem behaviors. Participants included 20 early childhood teachers and 175 children (4-6 year olds) in Turkey. Findings indicate that REACH CCU increased teachers' positive behaviors and teacher behaviors that support social, emotional, and behavioral competence of children, while reducing teachers' negative behaviors. Teachers in REACH CCU demonstrated an increased level of closeness and reduced levels of conflict with children in their classrooms. Furthermore, REACH CCU improved teacher-reported social competence and reduced problem behaviors of children. Results provide evidence that REACH CCU is a promising approach for improving teachers' behaviors, teacher-child relationship quality, and children's social, emotional, and behavioral competence, especially in LMICs. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».