Mixed methods study supporting the piloting and scaling of a Gender-Responsive Play-Based Learning training package for pre-primary teachers in Rwanda and Mozambique
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant investments to increase access to and improve the quality of primary school education, fewer than half of the world's primary-level pupils have gained grade-level literacy and numeracy skills. While the learning crisis is complex, high-quality early childhood education (ECE) can be a critical piece of this puzzle. Integrating the use of gender equitable, gender responsive and play-based pedagogies into ECE curricula can be an important step towards enhancing the quality of ECE and supporting the school readiness of girls and boys, also in low-income contexts. This study explored the effectiveness of a Gender-Responsive Play-Based Learning (GRPBL) training package for ECE teachers Rwanda and Mozambique on classroom environment and child early learning and development. The study was mixed methods and used Focus Group Discussions, in-depth interviews and standardized classroom and child assessments using the globally validated International Development Early Learning Assessment (IDELA) toolkit. The study showed that in Mozambique, the training had positive effects on classroom environment and consequently on child early learning outcomes, with the strongest effect found on emergent literacy. The training did not succeed at improving the same outcomes in Rwanda. Contextual factors such as high student to teacher ratios, lack of teaching experience and limited support by school leaders and parents, likely constrained teachers in Rwanda to make deep changes to their instructional practices while we did see evidence of such changes in Mozambique. A training on GRPBL, can thus have powerful effects on classroom and child outcomes, even in low resource settings. However, effects may vary depending on the implementation context. To support policymakers, local and international implementers in their journey to improve the quality of ECE, more time needs to go into understanding what type of Continuous Professional Development (CPD) aligns with the existing ECE context and systems so that teachers, children and parents can optimally benefit from CPD opportunities.
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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 | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».