Building a Better Wall: Assessing Children’s Design Technology Learning in Nature-Based Early Childhood Education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The teaching and learning of design technology that occurs in nature-based early childhood education and care (ECEC) contexts such as nature kindergartens remains under-theorised. There is a growing body of scholarship that describes how teaching and learning occurs in these contexts as well as highlighting the benefits for young children learning in the natural environment. Recently, in the perspective of the Australian ECEC sector, how students experience design technology in nature-based contexts (bush kinders, an adaption of the European forest school approach to ECEC) was reported on. Despite design technology being accounted for in bush kinders as part of play-based learning of STEM, assessment of how this learning is supporting student’s comprehension of design technology remains an area for further attention. Often, educators rely solely on observations and anecdotal note taking for assessment which points to a need to support teachers with more rigorous assessment models. This paper adapts an assessment model for science learning and reconsiders it in terms of design technology teaching and learning. The paper’s aim is to support educators to develop children’s deeper understandings of design technology and make learning meaningful in nature-based education settings. Using vignettes, the children’s learning of design technology available in natural surroundings is analysed. This paper proposes that bush kinders are a valuable context for teaching and learning as they allow educators to develop skills to assess children’s design technology knowledge. The analysis of the data and its consideration against one play-based learning assessment model is also valuable in generating a broader narrative that deepens insights into the teaching and learning experience of design technology education in early childhood nature-based contexts.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».