Training Curriculum Development Based on the Guiding Concept to Promote the Ability to Organize Learning Experiences on Executive Functions in Early Childhood for Childcare Teachers
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to develop an instructional coaching model to enhance early childhood educators’ abilities in designing learning experiences for brain management. This research employed a mixed-methods approach, combining quantitative and qualitative methods and consisted of two phases: 1) developing an instructional coaching framework, and 2) validating the framework with seven expert raters, the expert panel consisted of individuals with expertise in curriculum and instruction, research and curriculum development, measurement and evaluation, and early childhood education. The selection criteria for the experts were: a master’s degree or higher, experience in curriculum development or coaching and willingness to participate in the research. A total of seven experts were selected through purposive sampling. Data was collected using a 5-point Likert scale. The findings revealed that: 1) The developed instructional coaching framework comprised six components: (1) background and significance, (2) principles, (3) objectives, (4) instructional structure, (5) media and learning resources, and (6) evaluation. 2) The expert raters highly agreed on the framework’s suitability (Mean = 4.64, S.D. = 0.54). However, they suggested further refinements, particularly in selecting activities that align with the context of brain management in early childhood and that can effectively connect to age-appropriate developmental learning.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».