Application of artificial intelligence in early childhood development: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Early childhood-specifically, the period from 0 to 6 years of age-is a critical time in children's lives with rapid growth in their cognitive, social and emotional development. This period has also been shown to be the most effective time for early interventions. The use of artificial Intelligence (AI) for supporting early child development is increasing alongside the rapid advancement of technology. AI can be used directly by children (eg, for implementing adaptive technologies), by individuals who interact with children (eg, educators, parents, nurses), and by individuals indirectly supporting early child development (eg, early childhood researchers or policy analysts). This scoping review will provide a roadmap for relevant stakeholders on how AI has been applied within and across different contexts to support infants and young children's development, as well as the most predominant AI technologies used across various contexts. METHODS AND ANALYSIS: The current study follows the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Review The search syntax will be applied in PsycINFO, ERIC, Education Source, CINHAL, MEDLINE, Embase and IEEE Xplore. The purpose of this study is to curate and synthesise academic papers to examine the application of AI for supporting the development of children between birth and age 6 years of age. Studies with children or individuals who work directly or indirectly with children will be included. Part of the abstract and full-text screening will be conducted by two researchers, with discrepancies being resolved by the lead authors. In addition, AI will be used to help with study screening and data extraction once confirmed to be reliable (Cohen's kappa >0.80). Thematic and content analyses will be conducted to identify the types of AI products used and their applications in different contexts, the most predominant AI products used within and across each context, as well as how children's developmental outcomes are impacted by the use of these AI products. Where applicable, visualisations such as tables, graphs and figures will be used to synthesise the data across contexts and AI products used to support early development of young children.
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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 | 0,094 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,088 | 0,018 |
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 ».