Eriarvoistavaa laatua varhaiskasvatuksessa? : päiväkotien oppimisympäristöjen laadunarviointi ECERS-R -mittarilla
Notice bibliographique
Résumé
Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää oppimisympäristöjen laatua päiväkodeissa. Laadunarvioinnilla pyritään saamaan näkyväksi oppimisympäristön vahvuudet, kehittämisen painopistealueet sekä mahdolliset laatuerot päiväkotiryhmien välillä. Tutkimuksen tavoitteena on tukea varhaiskasvatuksen kehittämistä ja edistää näin lapsen hyvinvoinnin, kehityksen ja oppimisen edellytyksiä päiväkotien oppimisympäristöissä. Tutkimus toteutettiin strukturoidulla ECERS-R (The Early Childhood Environ-ment Rating Scale-Revised) oppimisympäristön laadunarvioinnin mittarilla, jossa keskeistä on systemaattinen havainnointi. Aineisto kerättiin 10 päiväkotiryhmästä vuosina 2013–2014. Mittarin avulla laatua tarkastellaan oppimisympäristö -käsitteen ja näkökulman kautta, korostaen oppimisympäristön pedagogista ulottuvuutta. Tutkimuksen tulokset osoittivat oppimisympäristöjen olevan päiväkodeissa hyvälaatuisia. Laadun vahvuutena oli vuorovaikutus ja kehittämisen painopistealueeksi muodostui pedagoginen toiminta ja sisällöt. Tulosten perusteella pystytään myös osoittamaan ryhmien välillä olevan suuria laatueroja, jolloin varhaiskasvatuksen vaihtelevan laadun voidaan ajatella asettavan lapsia eriarvoiseen asemaan. Tutkimuksen perusteella voidaan sanoa, että laadunarvioinnilla on erittäin suuri merkitys oppimisympäristön kehittämisessä, koska arvioinnin avulla saadaan tietoa juuri niistä tekijöistä, jotka ovat keskeisiä kehittämisen kannalta.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,005 |
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 ».