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Enregistrement W2546734369 · doi:10.1080/13603116.2016.1251501

Beyond the binary: rethinking teachers’ understandings of and engagement with inclusion

2016· article· en· W2546734369 sur OpenAlexaboutno aff
Stuart Woodcock, Ian Hardy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Inclusive Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)PoliticsRepresentation (politics)PedagogySociologyDiversity (politics)Identity (music)PsychologySocial psychologyMathematics educationGender studiesPolitical scienceLawAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents research into Canadian elementary and secondary teachers’ understandings of inclusion. The research investigates how a sample of 120 teachers in the southern part of Ontario defined inclusion, and the extent to which they believed an inclusive classroom is an effective way to teach all students. The article draws upon literature into how inclusion is currently defined followed by research into the politics of diversity in inclusive education; the latter signals the socio-political aporia which attends many understandings of inclusion. The study employs Nancy Fraser’s conception of justice as requiring redistribution, recognition, and representation; Fraser’s approach also demands attention to issues of recognition as intimately connected with concerns about social status. The findings reveal teachers’ relative lack of attention to issues of resourcing, but considerable emphasis upon issues of representation. While issues of recognition are largely valued, there is a tendency to reify categories of student identity, rather than challenging concerns about the lack of social status attending such foci. The research reveals a push ‘beyond the binary’ of considering teachers’ practices as either inclusive or exclusive, and how teachers’ engagement with resource provision, recognition of learners, and representation of student needs exists along contingent and intersecting spectra.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0300,081
Communication savante0,0210,017
Science ouverte0,0040,022
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations37
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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