Meeting in the Middle: Teacher-Facilitation of Play and Math Learning in Contemporary Kindergarten
Notice bibliographique
Résumé
Early math ability is a powerful predictor of future academic learning and opportunity (Duncan et al., 2007). To teach early math skills, many kindergarten programs world-wide endorse (Tafa, 2008), or mandate, play-based pedagogy (Ontario Ministry of Education, 2016), yet all play is not equal when it comes to math learning. Experimental evidence shows that a specific type of teacher-facilitated play, called guided play, leads to greater math learning gains than traditional approaches like direct instruction or free play (Fisher et al., 2013; Skene et al., 2022), however, classroom-based research shows that guided play is uncommon in practice (Wickstrom et al., 2019). Further work is needed to understand how teachers are successfully translating theory into practice by optimizing the middle ground of guided play to support early math learning.This study used qualitative inquiry and thematic analysis to respond to this central challenge. It began by collecting survey data to understand kindergarten educators’ perspectives regarding play, math, and the integration of play and math. Participants who described guiding play to support math were purposefully selected for follow up interviews. Results identified three key findings. First, the majority of educators described more indirect approaches to play and math learning in kindergarten, where children learn math through opportunities for free play without adult intervention. Conversely, only a minority of educators described more direct, or teacher-facilitated, approaches to math learning in kindergarten through various approaches to play and direct instruction. Second, educators who described these teacher-facilitated approaches also described evolving their conceptualizations of play and math learning into a singular and unified construct, that young children learn math through play. Third, this evolved perspective helped educators to then implement various approaches to guided play in practice. Implications of these findings point to a larger conversation about the need to move away from child-led approaches to early math learning and towards teacher-facilitated approaches instead. Importantly, this discussion will identify the key factors that educators leveraged to help them successfully transition towards teacher-facilitated approaches to math and will discuss what can be done to support more educators in also successfully making this transition.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».