Assessing Educator Responsivity in Outdoor Early Childhood Education and Care Settings: Validating the Outdoor Environment Version of the Responsive Interactions for Learning Measure
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Research Findings: Outdoor time is essential in early childhood education, yet quality assessments that are specifically focused on outdoor settings remain limited. Existing indoor measures primarily evaluate environment-level quality while neglecting educator-child interactions and the educators’ central role in children’s central learning. This study evaluates the psychometric properties of the Responsive Interactions for Learning – Outdoor Environment (RIFL-OE), designed for efficient assessment of outdoor interactions. Across 161 educators in 68 outdoor settings, the mean responsivity score was 2.74 on a 5-point scale, which is lower than RIFL scores in indoor classrooms. Confirmatory factor analysis supported a unidimensional model and the measure demonstrated high internal consistency (α = 0.96). Small but significant correlations were found with the Preschool Outdoor Environment Measurement Scale’s Interaction subscale (r = 0.27, p < .001) and total score (r = 0.24, p = .002). Item response theory analyses showed good item discrimination and high information across levels of responsivity. Practice or Policy: RIFL-OE offers an efficient way for practitioners to evaluate educator-child interaction quality in outdoor settings, providing insights to enhance outdoor learning environments and inform policies on outdoor education practices.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle