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Unpacking Skills at the Cradle: A Machine Learning Approach to Construct Infant Skill Measures

Projektbeschreibung

Investition in Fähigkeiten im frühen Kindesalter

Maßnahmen zur frühkindlichen Entwicklung, die darauf abzielen, die Ernährung zu verbessern und stimulierende Umgebungen für junge Kinder zu schaffen, können nachweislich die Lebensqualität langfristig verbessern, wenn Kinder das Erwachsenenalter erreichen. Vielversprechende Forschungsergebnisse der langfristigen Vorteile von Maßnahmen zur frühkindlichen Entwicklung haben zu Forderungen nach der Entwicklung umfangreicher Programme geführt, die Maßnahmen zur frühkindlichen Entwicklung in die bestehende Infrastruktur des öffentlichen Dienstes integrieren. Trotz dieses Aufrufs zum Handeln zeigen jüngste Nachweise, die den Einfluss der Maßnahmen zur frühkindlichen Entwicklung über einen kürzeren Zeithorizont betrachten, dass die Effekte ausblenden. Um dieses rätselhafte Persistenz- und Ausblendmuster zu untersuchen, das für Maßnahmen zur frühkindlichen Entwicklung üblicherweise beobachtet wurde, ist beabsichtigt, neue Nachweise mittelfristiger Effekte hinzuzufügen. Zusätzlich wird das Projekt Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens nutzen, um eine neue Art zur Messung der Fähigkeiten von Säuglingen zu entwickeln und zu ermitteln, in welche Fähigkeiten die öffentlichen Dienste investieren sollten.

Ziel

A growing body of cross-disciplinary research highlights the importance of a child’s environment in the first years of life for skill development and outcomes over the life course. This period is thought to be important for human capital accumulation both because very young children are sensitive to their environment and because deprivation during this period can have long-term consequences. Long-term follow-up studies of early childhood development (ECD) interventions to improve nutrition and create stimulating environments have found large and wide-ranging effects into adulthood: increased college attendance, employment, and earnings and reductions in teen pregnancy and criminal activity. These promising long-term effects of ECD interventions have led to calls from policy-makers and academics to develop large-scale programs that integrate ECD interventions into existing public service infrastructure. Despite this recent call to action, evidence of medium-term impacts of more recent integrated ECD intervention shows that there is substantial fade-out of short-term treatment effects. The puzzling persistence and fade-out patterns of ECD interventions requires more evidence on follow-up studies of existing ECD interventions. Of equal importance is a more detailed analysis of which early skills interventions should target to achieve medium-and long-term improvements in human capital. The proposed research agenda aims to address those concerns in two ways. First, by providing new evidence of medium-term effects on a wide range of child development outcomes of a clustered randomized controlled ECD intervention. Secondly, by developing a new methodology to measure infant skills using innovative tools from the field of machine learning. Both research projects would bring more clarity to the academic literature and policy-makers on which type of infant skills are worth investing in.

Wissenschaftliches Gebiet

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.

Koordinator

QUEEN MARY UNIVERSITY OF LONDON
Netto-EU-Beitrag
€ 212 933,76
Adresse
327 MILE END ROAD
E1 4NS London
Vereinigtes Königreich

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Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
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Gesamtkosten
€ 212 933,76