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Enregistrement W1527414672 · doi:10.1080/1034912x.2014.955792

Revisiting the Trajectories of Special Teacher Education in China through Policy and Practice

2014· article· en· W1527414672 sur OpenAlexaff
Yan Wang, Guanglun Michael Mu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Disability Development and Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecial educationChinaContext (archaeology)ScholarshipPedagogyTeacher educationEconomic shortageSituatedWork (physics)Political scienceEducation policyQuality (philosophy)SociologyPublic relationsHigher educationGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The preparation, recruitment, work, and career of teachers are important in education. This is no exemption for special education. However, the shortage of qualified teachers serving students with disabilities has long been an international problem. In China, both the quantity and the quality of special education teachers are of concern. This places unrelenting pressure on special teacher education. Given its growing size and challenges, special teacher education has received increasing attention from research, policy, and practice. However, there is a dearth of scholarship published in English to address these issues. To the best of our belief and knowledge, there is no systematic, comprehensive, and contextualised examination of special teacher education in China to date. This article aims to make a contribution in this regard. First, we present the complexities of the Chinese context in which special teacher education is situated. Second, we synthesise recent literature on special teacher education in China through an extensive review of the relevant studies scattered in English publications. Third, we provide insights into special teacher education in China, regarding its trajectory of policy-making, its history of development, and its strategies and challenges. Finally, we conclude our article with some practical recommendations to aid the future development of special teacher education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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