Kindergarten classroom engagement skills : the road to academic success in elementary school
Bibliographic record
Abstract
Les caractéristiques de l’enfant à la maternelle prédisent le succès des transitions à travers les premières années scolaires ainsi que la poursuite académique à l’âge de 22 ans. Les habiletés en mathématiques et langagières à la maternelle sont étroitement liées au rendement scolaire. Cependant, il est également important de tenir compte du rôle de l’autocontrôle et de la maîtrise de soi dans la réussite académique. Spécifiquement, la capacité de suivre des instructions et travailler de manière autonome pourrait faciliter l’adaptation des enfants en milieu scolaire. La présente thèse examine la valeur potentielle de cibler l’engagement scolaire à la maternelle, sous forme d’orientation vers la tâche, pour améliorer l’ajustement académique des enfants au cours du primaire. Une première étude, a examiné si l’engagement scolaire à la maternelle est associé à un meilleur niveau de réussite scolaire et d’ajustement psychosocial à la quatrième année du primaire. Les résultats suggèrent que les habitudes de travail dès l’entrée à l’école représentent des prédicteurs robustes du rendement académique quatre ans plus tard. Un plus haut niveau d’engagement prédit également moins de comportements externalisés et de victimisation par les pairs en quatrième année. Ces résultats sont demeurés significatifs suite au contrôle statistique des habilités en mathématique, langagières et socio-émotionnelles des enfants ainsi que de facteurs de risques familiaux. Une deuxième étude a examiné l’origine de l’engagement scolaire au primaire. Cette étude a permis d’observer que le niveau de contrôle cognitif des enfants d’âge préscolaire représente un prédicteur significatif de l’engagement scolaire à la maternelle. Ces résultats suggèrent l’existence d’une continuité développementale du contrôle cognitif de la petite enfance à la maternelle, et que celle-ci pourrait servir de base pour le développement de bonnes habitudes de travail au primaire. Finalement dans une troisième étude, des analyses centrées sur la personne ont été effectués. Trois sous-groupes d’enfants ont été identifiés dans notre échantillon. Les résultats obtenus indiquent des trajectoires d’engagement bas, moyen et élevé respectivement, au primaire. Le faible contrôle cognitif et les facteurs de risques familiaux ont prédit l’appartenance à la trajectoire d’engagement faible. Dans l’ensemble, les résultats de ces trois études soulignent l’importance de tenir compte de l’engagement dans les évaluations de la maturité scolaire à la maternelle. Cette recherche pourrait également informer le développement de programmes d’interventions préscolaires visant à augmenter la préparation scolaire ainsi que la réduction des écarts au niveau de la réussite académique des enfants.
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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".