Integrating Play-Based Learning with Coding for Early Childhood Mathematics Education in Under-Resourced Schools
Notice bibliographique
Résumé
Recent advancements in educational technology and mathematics curricula provide early childhood teachers with new opportunities to use coding in their teaching activities. Although the integration of play-based learning with coding holds promise, challenges such as resource availability, teacher training, and curriculum alignment must be addressed. The lens of Kolb’s experiential theory supports that coding involves concrete experiences, reflection on outcomes, interactive problem-solving, and mathematical learning. Furthermore, experiential learning is adaptable to local contexts by leveraging available materials. In a case study within qualitative research, this paper explored teachers’ perceptions of integrating play-based learning with coding for early childhood mathematics in under-resourced schools. Twelve foundation phase teachers teaching mathematics in under-resourced schools from Limpopo, South Africa, were sampled through homogenous purposive sampling. The data were collected using semi-structured interviews and non-participant observations to solicit teachers’ perceptions of integrating play-based learning with coding for early childhood mathematics in under-resourced schools. Thematic data analysis was used to interpret the perceptions of teachers on the subject under the study. The findings indicated that teachers implement play-based learning with LEGO Six Bricks with coding. However, under-resourced schools have limited training, a lack of resources, and insufficient curriculum alignment. Based on these findings, it is recommended that teachers use available coding resources to integrate play-based learning into mathematics classrooms. These findings contribute to the growing literature on coding in teaching mathematics in early childhood. Keywords: Early Childhood, Experiential Learning Theory, Mathematics Education, Play-based Learning, Under-resourced Schools, Coding.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».