Preschool Teachers’ Child-Directed Talk: Unlocking Opportunities for Language Learning and Knowledge-Building
Notice bibliographique
Résumé
Research Findings: Preschool teachers’ child-directed talk has a powerful and enduring impact on young children’s language and knowledge development. This study examines the extent to which teachers engaged in talk that supports children’s language and knowledge-building, and how it might vary in different instructional contexts in classrooms. Using a cutting-edge open-source tool that could automatically identify the characteristics of teachers’ child-directed talk through voice recording, language experiences over a typical morning hour in 97 4-year-old classrooms were recorded from a variety of federal, state, and private preschool programs. In addition, a classroom literacy environmental checklist and a survey indicating the teachers’ confidence in teaching language experiences were collected following the recording. Results revealed that the quality of linguistically and cognitively challenging talk was strikingly low. Instructional time was primarily devoted to alphabetics, with a stark paucity of opportunities for children to acquire the language and content knowledge essential for later learning. Despite this finding, however, teachers overwhelmingly indicated their confidence in engaging children in language-rich activities. Practice or Policy: These findings suggest that teachers will need more professional development and content-rich curricular support for creating a language-rich environment. Further, integrating language development metrics into early learning standards and screening assessments could incentivize stronger classroom discourse policies.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».