在中国学前教育中识别受欢迎,被拒绝和被忽视的儿童:关于空间定位数据的教育应用的探索性研究
Liping Guo1, Ting He2, Xue Lv3
1Institute of Brain and Education Innovation, Faculty of Education, East China Normal University, Shanghai, China; Shanghai Center for Brain Science and Brain-Inspired Technology, Shanghai, China.
Acta psychologica
|July 6, 2024
概括
空间定位技术和多式联络数据准确地评估学龄前儿童的社会发展. 这种方法有助于教育工作者识别和支持儿童的需求,特别是那些可能被忽视的需求.
科学领域:
- 儿童发展 儿童发展
- 教育技术的教育技术
- 多式联络学习分析
背景情况:
- 物联网 (IoT) 技术的快速发展.
- 多模式学习分析 (MMLA) 的发展领域.
- 需要有效的工具来评估儿童的社会发展.
研究的目的:
- 通过空间定位技术,研究多式联络数据在评估儿童社会发展方面的潜力.
- 开发和验证一个社会测量状态分类模型.
- 支持教育工作者理解和培养儿童的发展需求.
主要方法:
- 收集了学龄前儿童在自由游戏期间的空间定位数据.
- 利用来自观测研究的空间指标.
- 建立并验证了社会测量状态决策树分类模型.
主要成果:
- 该模型准确地识别了儿童的社会测量状态,但有一些变化.
- 在识别可能被忽视的儿童方面具有高准确性.
- 展示了新兴技术在儿童发展评估中的实用性.
结论:
- 空间定位技术和多式联运数据为评估社会发展提供了一个有希望的方法.
- 开发的模型为教育工作者提供了有价值的见解.
- 强调将技术纳入幼儿教育的优势.
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