Assessing structural and interaction quality in Quebec’s 4-year-old preschools and childcare centers to enhance quality : A comparative study
Notice bibliographique
Résumé
This ongoing research seeks to measure educational quality in Quebec’s 4-year-old preschools and childcare centers (CC) and improve quality by identifying strengths and weaknesses. Research has shown that quality of children’s early experiences impacts their subsequent educational success (Heckman, 2011). However, researchers also found that only a handful of childcare services offer high quality experiences (Tayler et al., 2016). In Quebec, no study has measured both the quality of 4-year-old preschools and CC, two subsidized services accessible to a majority of children (Ertas & \nShields, 2012). Drawing upon a positivist normative approach of quality (Caublot et al., 2013), this study seeks to assess quality of these environments from two components: adult-child interaction quality and structural quality. This study is also based on the ecosystemic model of quality (Lemay, 2013), in which quality variables influence each other. The study will address this through correlational and regression analyses. The sample consists of 30 preschool classes and CC groups in the Montreal area. Structural variables will be measured using a questionnaire, while the CLASS Pre-K (Pianta et al., 2008) will be used to measure adult-child interaction quality. A letter describing the research will be sent to \nparticipants to obtain consent. A code assigned to each group and a password will ensure data confidentiality. Based on previous research, we expect higher quality in CC than in preschools. However, learning support might be higher for preschool teachers. Results will inform stakeholders on quality levels and suggest avenues to improve 4-year-old children’s educational experience in Quebec.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».