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Enregistrement W1963984495 · doi:10.1177/0143034307078086

Inclusion in Australia

2007· article· en· W1963984495 sur OpenAlexaff
Colin Anderson, Robert M. Klassen, George K. Georgiou

Notice bibliographique

RevueSchool Psychology International · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)PsychologySchool teachersQualitative propertyQualitative researchPedagogyMedical educationSchool psychologyMathematics educationSociologySocial psychologyMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the inclusion-related beliefs and perceived needs of primary teachers in Australia, and proposes ways that school psychologists can help meet these needs. Forced-choice and open-ended survey questions provided quantitative and qualitative data from 162 primary school teachers who were in the midst of implementing an inclusive education program in a large urban/suburban education district in Western Australia. Survey questions focused on beliefs about inclusion, confidence about implementing inclusive practices and attitudes about current and necessary support structures. The majority of teachers perceive benefits (85 percent) as well as drawbacks (95 percent) to teaching in inclusive classrooms. Only 10 percent of teachers noted school psychologists as part of structures that successfully support inclusive practices and only 4 percent of teachers requested additional school psychology time as a support structure needed to boost confidence to teach more inclusively. Qualitative data showed that teachers want more training in specific disabilities as well as additional aide time. We conclude that school psychologists need to be more proactive and involved in providing training, disseminating research, developing behaviour and learning plans and advocating for teachers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,003

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,423 · 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

Citations106
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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