Bibliographic record
Abstract
본 연구의 목적은 개념도 방법을 활용하여 유아의 행복에 대한 교사의 인식을 파악하는 것이다. 이를 위해 유아교사 16명을 연구 참여자로 선정하였다. 연구 참여자는 초점 질문에 대한 자신의 생각을 진술하고 범주화하고 적합도를 평정하였다. 이를 토대로 다차원 척도분석과 위계적 군집분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 유아교사의 유아 행복에 대한 인식으로 42개의 최종 진술문이 생성되었으며, 다차원 척도분석을 통해 대인관계-유아개인, 외적요인(활동)-내적요인의 2개 차원으로 나뉘어졌다. 또한 군집분석을 통해 ‘함께 하며 느끼는 행복’, ‘놀이를 통한 행복’, ‘활동의 즐거움과 행복’, ‘자유에서 얻는 행복’, ‘성취의 기쁨과 행복’ 등 5개의 군집으로 분류하였다. 둘째, 군집별 적합도는 ‘함께 하며 느끼는 행복’이 가장 높은 적합도로 나타났으며, 진술문은 ‘자유롭게 하고 싶은 만큼 놀이할 때’, ‘엄마 아빠에게 사랑 받는다고 느낄 때’가 높은 적합도를 나타냈다. 본 연구결과는 유아의 행복 증진을 위한 효율적인 교육의 실제, 교사교육의 방향에 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.005 |
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".