The good teacher form children’s perspective
Notice bibliographique
Résumé
The research explores the characteristics that define a good teacher from the children's perspectives. It employs the Mosaic Approach (MA) and involves all five-year-old children in a preschool setting, using drawings, photographs and semi-structured conversations prompted by guiding questions. In recent years, the MA has been used to explore children’s views on early childhood education (Koçyiğit, 2014). Notably, some studies have investigated children’s quality standpoints about their teachers (Harcourt and Mazzoni, 2012) and how preschool educators’ gender shapes their roles (Rentzou, 2023). The research is informed by the Reggio Emilia Approach (Edwards et al., 1993) and the MA (Clark and Moss, 2014). Central to this framework is the value placed on documentation and children’s active, participatory role in the learning process. The research adopts an interpretative paradigm and follows a qualitative methodology (Cohen et al., 2011). Photographs, drawings, and excerpts from interviews/discussions were coded, with a codebook guiding the overall data analysis. Inspired by Rentzou (2023), a participatory consent form was developed to address ethical concerns regarding children's right to freely express their views (UNCRC, 1989, Article 12). The form presents the four elements of the MA and allows children to choose how they wish to participate. As previously identified by Harcourt and Mazzoni (2012) teacher quality is linked to respectful relationships. Similarly, this research shows that children value kind teachers who do not scold and who are caring. These insights can inform everyday teaching practices. Discussions with educators and comparisons with university programs will be undertaken to promote meaningful changes.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».