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Enregistrement W4396704265 · doi:10.1080/03004430.2024.2349624

Integrating a hybrid mode into kindergarten STEM education: its impact on young children’s critical thinking skills during the COVID-19 pandemic

2024· article· en· W4396704265 sur OpenAlexaff
Yajie Zhang, Beijia Tan, Yaping Yue, Mengzhu Cui

Notice bibliographique

RevueEarly Child Development and Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesNational Office for Philosophy and Social Sciences
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Psychology2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Early childhood educationMathematics educationCritical thinkingDevelopmental psychologyMode (computer interface)PedagogyVirologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical thinking is essential for young children and can be enhanced through appropriate and supportive curricula. With the rich affordance of digitalization, this study evaluated the effects of a hybrid STEM curriculum on critical thinking skills in 74 kindergarteners (42 boys and 32 girls) aged 5.83–7.25 years (Mean = 6.44, SD = 0.31) from a Chinese kindergarten during the COVID-19 pandemic. Employing a quantitative design across two classes, we collaborated with teachers, children, and parents to co-develop a series of STEM activities throughout an academic year. Despite the absence of a pre-test due to pandemic restrictions, no significant age differences or differences in their related assessments prior to participating in this study. Results showed that the experimental class demonstrated significant improvements in interpretation, explanation, inference, and self-regulation skills compared to the control group. These findings suggest the STEM curriculum effectively enhances critical thinking in early childhood education.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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