Can active play replace skill-oriented physical education in enhancing fundamental movement skills among preschool children? A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Active play emphasizes the enjoyment of physical activity, it is affordable and unconstrained. In contrast, skill-oriented physical education, a mainstream physical activity intervention, is more formalized. However, the comparative effects of these interventions on fundamental movement skills in preschool children remain a subject of debate. PURPOSE: Determine the effectiveness of active play and compare it with skill-oriented physical education on fundamental movement skills. METHODS: We searched four databases (MEDLINE, ERIC, Web of Science, and SPORTDiscus) from January 2004 to March 2024. Included studies assessed FMS in children aged 2-6 years, with active play interventions lasting ≥ 4 weeks. The effects of active play and skill-oriented physical education on total fundamental movement skills, locomotor skills, object control, and balance were calculated within random effects models (weighted SMD) in meta-analysis. RESULTS: This systematic review included 23 studies involving 2201 preschool children, with 15 eligible for meta-analysis. The meta-analysis showed no significant differences in the effects of active play compared to skill-oriented physical education on total FMS, locomotor skills, object control, balance (p > 0.05). Subgroup analyses indicated that skill-oriented physical education marginally outperformed unstructured active play in total fundamental movement skills and locomotor skills (SMD=-1.0172, 95% CI -1.6748~ -0.3595, p = 0.0073; SMD=-1.6956, 95% CI -3.3511~ -0.0401, p = 0.0471). CONCLUSIONS: Both structured active play and skill-oriented physical education are comparable effective in improving fundamental movement skills. However, unstructured active play is less effective. In resource-limited educational settings, structured active play may serve as a viable complement to partial skill-oriented physical education programming.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».