Patterns of Teacher‐Student Interaction in Inclusive Elementary Classrooms and Correlates with Student Self-Concept
Notice bibliographique
Résumé
The efficacy of placing students with special needs in inclusive classrooms may depend in part on how instructional factors contribute to student outcomes. Differences in frequencies and levels of cognitive engagement of interactions among nine teachers in inclusive elementary classrooms were related to three other variables: teachers' ratings on the Pathognomonic-Interventionist (PATH/INT) Scale, students' designation either as exceptional or at-risk (EX/AR) or as typically achieving (TA), and students' scores on the Piers Harris Children's Self-Concept Scale. Teachers with PATH beliefs, who attribute learning difficulties to permanent characteristics of the student that are beyond the teacher's mandate, interacted infrequently with their EX/AR students at low levels of cognitive engagement. Teachers with INT beliefs, who see themselves as responsible for the achievement of all their students irrespective of their disabilities, interacted with all students more frequently, and at higher levels of cognitive engagement. In contrast to the PATH teachers, their EX/AR students received more instructional interactions than their TA students. As expected, the EX/AR students in all classrooms had lower Piers Harris Self-Concept Total Scale scores than typically achieving students. However, both TA and EX/AR students had lower Self-Concept Total Scale scores in the classrooms of teachers with PATH beliefs, compared to students in the classrooms of INT teachers. The relationship is discussed between teachers' beliefs, their different patterns of instructional interactions with students with and without disabilities in inclusive classrooms, and the possible impact of instructional interventions on students' self-concept.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».