Understanding Perspectives and Practices of "Learning through Play" in East African Refugee and Host-Country Schools
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we investigate understandings and practices of learning through play (LtP) in refugee and host-country contexts in Ethiopia, Tanzania, and Uganda. This is an area in which international donors have increased their investments in recent years. We used a positive deviance approach to select 12 best practice preprimary and primary schools. We used ethnographic methods to study these schools for 14-20 days in order to learn from their existing play-based teaching and learning practices. Our findings draw from the research team's observations, visually stimulated interviews, and focus group discussions with 205 teachers, parents, and headteachers, and 160 students. The findings reveal that most of these education stakeholders (teachers, students, and parents) understood play and formal learning to be mutually exclusive but also recognized the developmental benefits of play. The findings also describe various LtP and LtP-adjacent learning activities, such as guided play and games, storytelling and role-play, energizers, and structured playful learning. The factors found to be critical to the school-based implementation of LtP include supportive policies, school leadership, and parental support, professional development and support for teachers, and addressing schools' capacity and structural limitations. Based on these findings, we recommend that LtP proponents frame LtP as connected to active learning methods in terms of definition, conceptualization, and advocacy for its integration into policy frameworks. We built on the extant constructivist pedagogy and play literature to develop a typology of classroom-based LtP activities with the aim of encouraging policymakers, practitioners, and researchers to strengthen education systems' ability to provide targeted support for teachers that will enable them to gradually increase their implementation of quality LtP practices across typology zones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».