EARLY CHILDHOOD EDUCATION STUDENT-TEACHERS EXPERIENCING VIRTUAL MATH MAKERSPACES: ORGANIZING PLAYFUL LEARNING ENVIRONMENTS
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the integration of makerspaces in early childhood education. It emphasizes the impact of play-based learning on children’s cognitive development and attitudes towards learning. Quality early childhood learning encourages positive attitudes toward learning and school, fostering strength, confidence, and resilience. The study focuses on implementing makerspaces, defined as environments for creative exploration and cognitive engagement through play. Participants in a Bachelor of Early Childhood Education (BECE) program engaged in a virtual, mathematics-focused makerspace. This study aimed to understand participants’ perceptions of makerspaces as effective learning environments for early learners. Participants were tasked with taking part in making activities like coding, beading, origami, and 3D construction, which connected mathematical concepts to real-world applications. Results indicated that makerspaces support the development of technological, pedagogical, and content knowledge (TPACK). Participants also found these environments promoted digital literacy, confidence, creativity, critical thinking, and fine motor skill development. The study further highlighted the role of makerspaces in building learning communities involving children, parents, and teachers, and the significance of incorporating technology in early childhood education.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».