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

Descrizione del progetto

Investire nelle capacità della prima infanzia

Interventi sullo sviluppo della prima infanzia (ECD, Early Childhood development) progettati per migliorare la nutrizione e creare ambienti stimolanti per i bambini più piccoli possono migliorare in modo misurabile la qualità della vita a lungo termine una volta raggiunta l’età adulta. Promettenti risultati di ricerca sui benefici a lungo termine degli interventi ECD hanno portato a incoraggiare lo sviluppo di programmi su larga scala che integrino gli interventi ECD nelle infrastrutture di servizio pubblico esistenti. Nonostante questo invito all’azione, recenti prove che esaminano l’impatto degli interventi ECD su un orizzonte temporale più breve rilevano un affievolirsi degli effetti iniziali del programma. Per studiare questa sconcertante persistenza e il modello di dissolvenza generalmente osservato per gli interventi ECD, il progetto SKILL si propone di aggiungere nuove prove di effetti a medio termine. Il progetto utilizzerà inoltre i progressi nel campo dell’apprendimento automatico per sviluppare un nuovo modo di misurare le capacità dei bambini e identificare le competenze nelle quali dovrebbero investire i servizi pubblici.

Obiettivo

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.

Meccanismo di finanziamento

MSCA-IF-EF-ST - Standard EF

Coordinatore

QUEEN MARY UNIVERSITY OF LONDON
Contribution nette de l'UE
€ 212 933,76
Indirizzo
327 MILE END ROAD
E1 4NS London
Regno Unito

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Regione
London Inner London — East Tower Hamlets
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 212 933,76