Dipping your toes in the water: early childhood science learning at a beach kindergarten
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The forest school approach to learning has gathered momentum in the UK and parts of Europe for well over 50 years. In other contexts such as Canada, China, New Zealand and Australia, nature-based early childhood education and care (ECEC) settings, influenced by European forest school approaches, are in a growth phase. While research attention is often given to ‘green spaces’ such as nature reserves, parklands and forests, less consideration has been given to the ‘blue spaces’. Blue spaces incorporate beaches and coastal environments and can be rich contexts for early childhood science education. One example of a nature-based approach to ECEC is the Australian ‘bush kinder’. Bush kinders are growing in number and educators have been observed to include sessions at beach environments as part of year-long bush kinder programmes. Beach kinders often involve four- to five-year-old preschool children and provide experiences to learn from and about the natural world through play in the water, on the sand and amongst coastal woodlands. This paper highlights the importance of educators in fostering science teaching and learning in the context of beach kinders. Through analysing early years science education research, guiding curriculum frameworks and early childhood learning, the importance of providing children with beach kinder opportunities to enhance understandings of early childhood science education is discussed. Drawing on vignettes from ethnographic data, gained through researcher participant observation, the benefits of educators scaffolding children’s of physical, chemical and biological science experiences present in coastal environments is considered in this paper.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».