Bibliographic record
Abstract
본 연구는 현직 보육교사들을 대상으로 실시한 인터뷰를 통하여, 한국의 유아교육 및 보육 현장에서 교사-유아 간 상호작용의 질적 수준을 증진시킬 수 있는 방안에 관한 현직 보육교사의 견해를 알아보고자 하였다. 총 20명의 현직 보육교사들이 참여한 5차례의 포커스 그룹 인터뷰 자료를 분석한 결과, 현직 보육교사들은 수평적인 관계를 통해 서로 간에 피드백을 나눌 수 있는 동료 간 코칭시스템을 통해 자신의 상호작용 뿐 아니라, 동료 교사의 교실 내 유아와의 상호작용을 살펴보는 기회를 가짐으로써, 자신의 교사-유아 간 상호작용의 질적 수준에 관한 자기성찰의 기회를 얻을 수 있을 것으로 기대하고 있음을 발견하였다. 본 연구의 결과는 한국의 유아교육 및 보육 현장에 적용 가능한 교사-유아 간 상호작용의 질적 수준 향상 지원을 위한 교사교육프로그램의 모델 제안에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".