Parent perspectives on digital play-based early literacy-learning in marginalized communities
Notice bibliographique
Résumé
This study examined parent perspectives on digital play-based learning for early literacy development in non-formal educational settings in Pakistan and Bangladesh, where access to quality education remains limited for marginalized communities. Drawing on neo-ecological theory as a guiding framework, we conducted a qualitative focus group study in which we analysed discussions with 40 parents whose children participated in a three-month digital play-based literacy intervention implemented through community learning centres and refugee camps. The parents reported significant improvements in their children's English language capabilities and digital literacies, often describing instances that reversed traditional knowledge hierarchies within families, with children teaching their parents English pronunciation and digital navigation. However, the parents simultaneously expressed concerns about traditional writing skill development and future educational transitions. The intervention affected parent–child engagement in education, with many parents reporting increased school visits and children showing a newfound enthusiasm for attending classes. Notable variations emerged between communities with different levels of prior educational access, with refugee parents in Bangladesh showing greater enthusiasm for digital interventions than those with previous exposure to conventional education. The study demonstrated how parents in marginalized communities carefully evaluated digital play through contextual lenses, and challenged simplistic narratives about technology adoption in resource-constrained environments. The parents’ perspectives highlight both the transformative potential of digital play for early literacy and the importance of contextually responsive approaches to implementing interventions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».