Taking steps to inclusion: A content analysis of a teaching resource aimed to enhance inclusive physical education
Notice bibliographique
Résumé
Background: Teachers are components to successful implementation of school-based strategies to enhance physical activity (PA), such as inclusive physical education (IPE). However, it has been suggested that teachers are insufficiently prepared to conduct PE classes that are inclusive of students with disabilities (SWD). Steps to Inclusion (SI), a teacher resource produced by Ophea, aims to support teachers in achieving IPE. However, a comprehensive review of the resource content has not been conducted. This research is rooted within two guiding theories, a) the Theoretical Domains Framework (TDF) for understanding behaviour change content within interventions and b) indicators of quality PA participation; an experiential conceptualization of PA for SWD. Objective: To analyze the SI to identify theory-based behaviour change content and factors related to quality PA participation for SWD. Methods: Utilizing a deductive approach, a content analysis was performed by two independent coders. Results: With regard to the TDF, the majority of the SI content related to information regarding knowledge (24.1%), environmental context and resources (18.2%), and beliefs about capabilities (18.0%). However, content related to intentions was nonexistent. In relation to the six core elements of quality PA participation, almost half (47.4%) of the content pertained to belongingness. Conclusions: Teachers require an enhanced understanding of IPE along with resources for appropriate implementation. The results suggest that the SI is attempting to fill these gaps. However, SI fails to address intentions, which have been strongly linked to behavioural performance. These findings will inform the design of future supplemental resources.Acknowledgments: CDPP
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».