Early childhood educator training: The value of educating educators on movement, play, and physical literacy development – A three country case study
Notice bibliographique
Résumé
A child's early movement and active play experiences influence their attitudes towards physical activity throughout their childhood and into adulthood (Blair, 1992). Yet, it has been suggested that early childhood educators (ECEs) may not recognize the importance of, or give enough attention to, movement skills and physical development opportunities for young children (Clark, 2014; Whitehead, 2010). The education, or lack thereof, that ECEs receive could be an important factor. International comparisons of overall ECE preparation and training have demonstrated that some countries' ECEs are more highly educated than others (Howells and Sääkslahti, 2019). Using a case study approach, this paper conducts an analysis and comparison of three countries to examine the value and role of physical activity/movement education for ECEs to enable them to support physical literacy development in early childhood educational settings. In addition, lessons learned from creating such educational opportunities in the context of their various locations (Manitoba in Canada, Kent in England, and Escambia County, FL in U.S.A.) are discussed. A purposeful sample was used as these countries have relatively low levels of educational requirements for ECEs, yet children start attending early years’ education from the earliest life points (Howells & Sääkslahti, 2019).
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».