Eriarvoistavaa laatua varhaiskasvatuksessa? : päiväkotien oppimisympäristöjen laadunarviointi ECERS-R -mittarilla
Bibliographic record
Abstract
Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää oppimisympäristöjen laatua päiväkodeissa. Laadunarvioinnilla pyritään saamaan näkyväksi oppimisympäristön vahvuudet, kehittämisen painopistealueet sekä mahdolliset laatuerot päiväkotiryhmien välillä. Tutkimuksen tavoitteena on tukea varhaiskasvatuksen kehittämistä ja edistää näin lapsen hyvinvoinnin, kehityksen ja oppimisen edellytyksiä päiväkotien oppimisympäristöissä. Tutkimus toteutettiin strukturoidulla ECERS-R (The Early Childhood Environ-ment Rating Scale-Revised) oppimisympäristön laadunarvioinnin mittarilla, jossa keskeistä on systemaattinen havainnointi. Aineisto kerättiin 10 päiväkotiryhmästä vuosina 2013–2014. Mittarin avulla laatua tarkastellaan oppimisympäristö -käsitteen ja näkökulman kautta, korostaen oppimisympäristön pedagogista ulottuvuutta. Tutkimuksen tulokset osoittivat oppimisympäristöjen olevan päiväkodeissa hyvälaatuisia. Laadun vahvuutena oli vuorovaikutus ja kehittämisen painopistealueeksi muodostui pedagoginen toiminta ja sisällöt. Tulosten perusteella pystytään myös osoittamaan ryhmien välillä olevan suuria laatueroja, jolloin varhaiskasvatuksen vaihtelevan laadun voidaan ajatella asettavan lapsia eriarvoiseen asemaan. Tutkimuksen perusteella voidaan sanoa, että laadunarvioinnilla on erittäin suuri merkitys oppimisympäristön kehittämisessä, koska arvioinnin avulla saadaan tietoa juuri niistä tekijöistä, jotka ovat keskeisiä kehittämisen kannalta.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.004 |
| Open science | 0.009 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.064 |
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".