Bibliographic record
Abstract
본 연구는 예비유아교사들이 J 지역 다문화가정 유아가 다니는 어린이집에서 봉사-학습을 실시해보고 예비유아교사들의 다문화 유아에 대한 인식과 다문화 교수효능감이 어떻게 변화하는지를 조사하였다. 연구자료 수집은 유아다문화교육과 연계한 봉사-학습에 참여한 예비유아교사 12명의 봉사-학습일지, 봉사-학습 최종일지 및 심층 면담 자료를 분석하였다. 자료 분석 결과, 첫째, 봉사자로서 예비유아교사들은 봉사-학습 초기에 다문화가정 유아에 대한 연민을 가지고 유아의 어려움에 초점을 맞추어 개별 유아의 요구에 맞게 도움을 제공했다. 봉사-학습이 중반으로 진행됨에 따라 예비교사들은 다문화가정 유아들에 대한 부정적 이미지의 편견을 버리고 긍정적으로 이해하게 된다. 둘째, 학습자로서 예비교사들은 봉사-학습 초기에는 서투른 봉사자로서 선생님의 눈치를 보거나 유아들과 상호작용에 어려움이 많았다. 그러나 봉사-학습 후반기로 갈수록 다문화교수방법이나 역할모델학습 등 다문화교육 교사로서 효능감을 학습하게 된다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".