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Enregistrement W4404516159 · doi:10.1080/02568543.2024.2421967

Teacher Perspectives on the Usefulness of a Formative Assessment Tool to Support Their Implementation of Learning Through Play

2024· article· en· W4404516159 sur OpenAlexaff
Angela Pyle, Jennifer M. Zosh, Nikhit D’Sa, Carolina Maldonado‐Carreño, Eduardo Escallón, Martin Ariapa, Mauro Giacomazzi, Kazi Ferdous Pavel, Samantha Schriger, Sue Robson, Carina Omoeva

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Childhood Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesLEGO Foundation
Mots-clésFormative assessmentPsychologyMathematics educationPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we explore teacher perspectives on the utility of a formative assessment tool, Teacher RePlay, to support their implementation of learning through play (LTP) activities in classrooms for students age 3 to 12 years in Bangladesh, Colombia, and Uganda. Research suggests that formative assessment tools may be useful to bridge support from professional development trainings to the classroom. The Teacher RePlay tool was designed to provide continued support to teachers subsequent to their participation in training sessions on implementing LTP. Through interviews, we explored the benefits and challenges teachers experienced while using the tool. Teachers reported the tool improved their planning and delivery of LTP activities and cited positive outcomes, including enhanced student engagement, attendance, and overall learning. Challenges in implementing LTP included class size limitations, time constraints, and technology access. The study underscores the importance of considering cultural contexts in implementing LTP and suggests future considerations, including alternative resource delivery formats and the creation of a support community for teachers. We highlight, as an alternative to the traditional professional development model, the promise of formative assessment tools as a means of providing continual and productive support to teachers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,387 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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