MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W3159160632 · doi:10.82308/6750

Children’s learning: observing everyday practices in a preschool setting

2015· article· en· W3159160632 on OpenAlexaboutno aff
Diane Nyisztor

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2015
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicEarly Childhood Education and Development
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉCette étude qualitative examine en profondeur la façon dont l’apprentissage des jeunes enfants a lieu dans une salle de classe de la petite enfance, et plus particulièrement, la façon dont le programme est conçu pour les jeunes enfants. Le but de cette étude était d’examiner l’apprentissage des jeunes enfants dans un cadre éducatif de la petite enfance afin de mieux comprendre les interactions quotidiennes et les décisions qui se produisent. Cette étude à but non lucratif est financée provincialement par les services de garderie, aussi connue comme le Centre de la Petite Enfance (CPE), en milieu urbain à Montréal, Québec.Cette recherche porte sur le déroulement de l’apprentissage dans une salle de classe de la petite enfance.Comment a lieu l’apprentissage de la petite enfance dans une salle de classe préscolaire dans la grande région de Montréal? Plus précisément :Quelles approches quotidiennes l’enseignant de la petite enfance utilise-t-il pour l’apprentissage précoce de l’enfant?Quel rôle joue l’enseignant de la petite enfance dans l’apprentissage des enfants? Quel rôle les enfants ont-ils dans leurs propres apprentissages? Comment l’environnement favorise l’apprentissage de l’enfant (si applicable)?Cette étude, qui a permis de nombreuses observations sur le terrain et qui a porté sur les phénomènes qui se sont produits dans un cadre réel, a découvert et a défini les multiples façons dont un éducateur peut soutenir l’apprentissage des enfants et de la façon dont les enfants sont engagés dans leur apprentissage. La recherche était authentique et menée dans un environnement familier autant pour les enfants et les éducateurs.Les données recueillies sont composées de notes sur le terrain, des interviews, des mémos, des documents, des photographies et des enregistrements numériques. Le processus d’analyse et d’interprétation utilise une lentille constructiviste qui reconnait les complexités liées au soutien d’un éducateur dans l’apprentissage des enfants. Une vérification des thèmes montrés en salle de classe démontre que les intérêts et les apprentissages des enfants ont été évalués, soutenus et facilités. La collecte des données a révélé de nombreuses stratégies, une organisation de l’environnement, la longévité des sujets et des échafaudages, la stimulation et le développement de l’apprentissage des enfants. L’étude a indiqué que l’éducateur, l’environnement et les enfants jouent un rôle crucial dans le développement de l’apprentissage des enfants.C’est l’interdépendance entre les pratiques quotidiennes qui ont soutenu ensemble l’apprentissage des enfants. Cette étude montre la prise de conscience d’un éducateur au quotidien dans l’apprentissage quotidien des enfants d’un groupe spécifiquement encadré par les choix de programmes et fournit une base pour l’élaboration de sens commun. Mettre l’accent sur les comptes de pratiques quotidiennes peut aider à identifier la profondeur et les relations au sein de l’application de principes qui n’auraient pas été comptabilisés antérieurement. Cette étude indique que les élèves dans les programmes d’enseignement devraient apprendre à reconnaître l’apprentissage quotidien des enfants et la façon de l’utiliser comme une base pour le renforcement et l’extension des connaissances des enfants à travers des choix de programmes d’études pour développer des expériences significatives qui font qu’il est possible pour les enfants de démontrer (appliquer) aux quotidiens ces apprentissages.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.114
Threshold uncertainty score0.226

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.047
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.259 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueeScholarship@McGill (McGill)→Same topicEarly Childhood Education and Development→French-language works237,207→