22. Promoting Inclusive Education Through the Lens of Learning Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
The Faculty of Engineering in an Australian university collaborated with a central academic/educational development unit to design and deliver a teaching development program for all engineering teaching assistants (TAs). This paper discusses the approach taken to promote inclusive education in engineering in a situation with competing priorities. One of the strategies employed in the program aimed at enhancing the TAs’ awareness of the diversity of learning styles and abilities within their student cohort with particular reference to students with a learning disability or a mental health condition. Research (Mortimore, 2003) has shown that certain learning styles can be characteristic of a learning disability or mental health condition. A standard learning styles inventory tool was introduced so TAs could identify their own preferences and realize the learning environment can be ‘disabling’ when there is a mismatch between a learning preference and teaching style. Through discussions and activities, TAs developed inclusive teaching strategies which could facilitate learning for all students. The program provided opportunities to discuss other issues related to diversity among students and other members of the university community, and effective communication skills. Changes in the attitude of the engineering TAs and faculty towards this program are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,036 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».