Global Best Practices in Early Childhood Education: Comparative Analysis of India and Countries with Advanced ECE Systems
Notice bibliographique
Résumé
This study examines early childhood education (ECE) in India through a comparative analysis of play-based learning models from USA, Singapore, UK, Australia, Canada, Finland, Germany, and Japan. The reported research assesses how play-based learning can be adapted to India’s diverse socio-cultural, linguistic, and economic contexts, covering both urban and rural areas. Key challenges identified include limited parental awareness of the benefits of play-based learning, low prioritization of ECE among many migrant and rural families, a strong focus on academic preparation over holistic development, outdated teacher training, inadequate infrastructure, and underutilized technology. Using a mixed-methods approach—including quantitative surveys, qualitative interviews, and observational data—this study reveals shows Indian preschools often differ from international models that emphasize socio-emotional and cognitive development through play. The study also highlights global best practices, such as continuous teacher development, inclusive curricula, and technology-enabled learning, recommending these be adapted for India. Concluding with actionable recommendations, this research advocates for further studies to explore the impact of globally informed play-based learning in India, focusing on inclusivity, learning outcomes, and the role of technology in enhancing ECE quality across diverse socio-economic backgrounds.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».