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Enregistrement W6996434659

Self-Regulation in Play-Based Kindergarten Contexts: A Document Analysis of Kindergarten Curriculum Frameworks in Canada and China

2023· dissertation· en· W6996434659 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumOperationalizationChinaCurriculum developmentCurriculum mappingEmergent curriculumFocus groupQualitative research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-regulation is a known early predictor of academic and life success, and its development during kindergarten is crucial (Calkins, 2007; McCain et al., 2011; Montroy et al., 2016; Solomon et al., 2018). Although policy and curriculum documents worldwide now focus on self-regulation, how self-regulation is discussed in kindergarten contexts remains to be explored. Therefore, the purpose of this research is to examine how self-regulation is operationalized in kindergarten curriculum frameworks in Ontario, Canada and Jiangsu, China through within- and cross-case analyses. This study employed a qualitative document analysis approach. A total of four kindergarten curriculum documents were selected from Ontario, Canada and Jiangsu, China and analyzed using a combination of deductive and inductive approaches. The results of the research question1 indicate that the cognitive, social, emotional, and prosocial domains of self-regulation are meaningfully addressed and discussed in both the Ontario and Jiangsu contexts. The results of research question 2 in terms of learning expectations were that 1) both contexts’ curriculum documents focused on developing emotional regulation, 2) both contexts’ curriculum documents focused on developing social regulation, 3) the Ontario curriculum had a particular focus on developing cognitive regulation, and 4) the Jiangsu curriculum documents had a particular focus on developing behavioral regulation. In terms of pedagogical approaches, three main findings were also identified. First, both contexts’ curriculum documents highlighted the importance of a) setting up appropriate environments, b) guiding, c) encouraging and inspiring, d) using observation and documentation, and e) modeling to support children’s self-regulation. Second, the Ontario curriculum document stressed the importance of teachers encouraging children to make choices. Third, the Jiangsu curriculum documents suggested that teachers should a) design play activities that closely relate to children's daily life and b) establish daily routines. With these findings, Ontario and Jiangsu policymakers can gain insights for further optimizing their respective kindergarten curriculum frameworks. These findings can also help kindergarten teachers in both contexts better operationalize self-regulation and effectively foster self-regulation in play-based learning classrooms. This study builds on the existing self-regulation literature and provides a cross-cultural comparison of kindergarten curriculum frameworks in Canada and China.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,012
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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