Translations and Adaptations of Assessment Tools in Early Childhood Education: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This scoping review sought to provide an insight into the key processes used in the translation and adaptation of assessment tools in peer-reviewed literature on assessment tools in early childhood education. Methods: Peer-reviewed articles published between 2012 and 2022 were identified via independent systematic searches using the databases Academic Search Complete, ERIC, Education Source, and APA PsycInfo. The articles included in this scoping were coded using a data extraction form developed for specifically for this study. Results: In the 56 articles selected, 33 reported forward translation; the analyses and findings of this scoping review were based on these 33. 30% of the articles did not report any methods of quality control methods. The most used quality control methods were back-translation only, and back-translation and expert review. 42% specified at what point the target population was included in the adaption process, and the preference was during pilot testing and focus groups. Regarding translators, 7 articles indicated the tools were translated by the researchers, 10 by independent bilinguals, and 3 utilized a team in the translation process. Conclusion: While cultural relevance and appropriateness were emphasized in these articles, there is limited information reported on what this process entailed. There were no specific or general guidelines reported. More focus should be placed on developing a culturally relevant protocol and related guidelines for the translation and adaptation process of assessment tools.
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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 | 0,070 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».