Enhancing Mathematical Skills of Learners in the Early Childhood Phase Through Play-Based Learning: A Review of Literature
Notice bibliographique
Résumé
This theoretical article examines the crucial role of play-based learning (PBL) in enhancing the mathematical skills of children in the Early Childhood Phase, referred to as Foundation Phase (Grade R-3) learners, within a South African context. The article argues that the traditional approach to teaching early childhood mathematics, where teachers typically instruct while learners listen and repeat, is often rigid and lacks engagement. For learners to thrive in mathematics and truly comprehend the subject, they need to be actively involved in ‘doing’ mathematics. PBL is an approach to teaching and learning that uses various forms of play as a medium for learning. The objectives of the article are: a) to explore alternative methods for teaching mathematics to learners in the Early Childhood Phase, and b) to highlight the benefits and value of play as a mode for teaching and learning mathematics. As a theoretical paper, it does not include a methodology section; rather, relevant literature was analysed to support and justify the claims and to address the research questions. The study found that PBL can enhance the development of the vestibular system, which can positively impact learners’ cognitive abilities, including mathematical skills. The study is significant for both learners and teachers in the Early Childhood Phase, as it provides an opportunity for teachers to utilise alternative, play-related, and enjoyable methods to teach mathematics. The paper concludes that a child-centred, play-based curriculum encourages and promotes learning in a playful setting through discovery, investigation, problem-solving, imaginative thinking, and creative thinking.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».