A Future Vision for the Features and Approaches of Early Childhood Programs in a Digitally Transforming World
Notice bibliographique
Résumé
This future vision seeks to define the key features and future missions of early childhood programs, ensuring children are comprehensively prepared to adapt to a changing, technologically driven environment. The vision also aims to enhance children's digital skills, while ensuring a balance between technological education and their psychological and social development.The vision also focuses on supporting teachers' capabilities and restructuring programs and curricula to keep pace with global changes, in addition to raising awareness among parents and caregivers about the role of digital transformation in enhancing children's educational and developmental experiences. All of this falls within the framework of a comprehensive vision that promotes collaboration between educational institutions, families, and the community to achieve comprehensive and sustainable development of early childhood programs in the era of digital transformation. The paper addresses the following key topics:Digital transformation: concept, importance, and impact on early education.Successful global experiences in integrating technology into early childhood education.Learning theories that are compatible with digital transformation in early childhood education programs.Standards for designing digital curricula for children.Mechanisms for addressing the risks of digital transformation.Digital skills for early childhood teachers.In light of the above, the researcher presents the future vision as follows:The future vision of early childhood programs for college student preparation.The researcher's future vision for the college.The researcher's future vision for the university. The paper concludes with practical recommendations for achieving the vision.
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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 | 0,015 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».