Facilitators and barriers to the implementation of learning through play for preschoolers in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Access to equitable, quality, and inclusive early childhood education (ECE) has positive effects on school readiness, transition, and overall development and learning in all children. This paper seeks to explore barriers and facilitators to the implementation of learning through play (LtP) for preschoolers in Kenya with a view to enhance collaboration between parents and teachers. The current paper uses data from a broader study implemented in three counties in Kenya. This paper employs a qualitative approach. The study participants included parents (n = 119), teachers (n = 92), and policy makers (n = 06). The data were thematically triangulated and analyzed. Most parents recognized support from the school, the availability of play materials, and collaborations as critical facilitators to the implementation of LtP. Most teachers and policy makers noted that training and material development were key facilitators of implementing LtP. Potential barriers to the implementation of LtP included limited knowledge and skills in teachers to handle children with disabilities, limited awareness among parents, and lack of adapted play-based learning materials for children with disabilities. We emphasize that effective implementation of play-based learning may promote children’s learning and development outcomes. The success of this implementation calls for sustained collaboration between teachers and parents. The milestone inches beyond increasing learning outcomes to build a strong foundation for physical, mental, and socioemotional development in children. Further research may be conducted to explore the role of play-based learning in reducing social exclusions among children and caregivers with disabilities.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».