Quality of Early Childhood Education and Care in Kazakhstan: The First Nationwide Study
Notice bibliographique
Résumé
Currently, Kazakhstan has the highest enrolment rate in the history of early childhood education and care (ECEC), with 98% enrolment for children aged three to six years old. With this significant expansion of ECEC, there is a lack of sufficient evidence on its overall quality. This study is the first countrywide study aimed to evaluate the ECEC quality in Kazakhstan using the internationally recognized Early Childhood Environment Rating Scale (ECERS-3). We looked at 50 preschool classrooms from all regions of Kazakhstan. The preschools had different combinations of the following characteristics: located in urban/rural areas; state/private; with Russian/Kazakh-language instruction. The scores demonstrated ‘below the minimal’ quality of ECEC in Kazakhstan. No correlation was found between the quality of ECEC and regions or types of settlement. Findings revealed such problems as deprivation of play, predominance of teacher-led pedagogy, large child-to-staff ratio and others. Children are not offered adequate amounts or variety of cognitively stimulating opportunities that would support their development and learning. There was a statistically significant difference in quality depending on the language of instruction. Kazakh groups were more likely to score worse than Russian ones (N=47, p=.026). The reasons for these findings are numerous, both due to the complexity of the ‘quality’ notion, as well as various issues that influence the quality of ECEC in Kazakhstan.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».