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Enregistrement W4408239935 · doi:10.1080/10901027.2025.2473734

Early childhood education in Cambodia: preschool teachers’ beliefs, curriculum priorities, and professional development needs

2025· article· en· W4408239935 sur OpenAlexaff
Shahid Karim, Alfredo Bautista, Norman B. Mendoza, Sok Soth, Kerry Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Early Childhood Teacher Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCambodian History and Society
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesWorld Bank Group
Mots-clésPsychologyEarly childhood educationEarly childhoodProfessional developmentCurriculumPreschool educationPedagogyEarly childhood teacherFaculty developmentTeacher educationMedical educationDevelopmental psychologyMathematics educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improving the quality of preschool education is a key goal of curriculum reform initiatives worldwide, including in developing countries such as Cambodia. The preschool curriculum in Cambodia focuses on five core learning areas: mathematics, science, social science, Khmer literacy, and psychomotor skills. This study explored Cambodian preschool teachers’ beliefs about how children learn, their curriculum priorities, and professional development (PD) needs. The study recruited 409 teachers from the three types of preschools in the country. Data were collected through an online survey. We found that participants held child-centered teaching beliefs and considered science and social science the most important learning areas for children. They reported high PD needs in mathematics and Khmer literacy. No differences were found when comparing participants’ responses across educational level, teaching qualification, age, and teaching experience. The study findings offer valuable insights into preschool teachers’ teaching beliefs, curriculum priorities, and PD needs, which may inform teacher education policy and practice in Cambodia and other developing countries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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