Teachers’ Attitudes and Practices on Differentiated Instruction
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated teachers’ attitudes and practices differentiating instruction for elementary school-aged students. This study looked at where, when and how it is being implemented, and the benefits and challenges using it. The extant literature revealed that the various components that make up differentiated instruction are based on sound research; however, there is a lack of research supporting full implementation. This qualitative study used semi-structured interviews with two experienced elementary school teachers, while using the descriptive coding process to analyze the data. Four themes emerged: leveling the playing field, which discusses the importance creating an equitable teaching experience for all. The role of assessment. This theme details how the importance of assessment in differentiation as well as some useful strategies teachers can use. How teachers address students’ needs, which looks at the methods teachers can use to differentiate instruction for students. Finally, going above and beyond talks about the amount of time and effort needed to differentiate effectively. Each of these themes support the notion that there is considerable learner variance amongst learners, and appropriate modifications and accommodations that meet these specific needs benefit their learning. However, considerable time and effort is needed to make this a reality. Not meeting these needs is an issue of equity teaching from a one-size-fits-all method of teaching benefits a few, but not all, students. It is recommended that the Ministry of Education take ownership of these implications by providing adequate professional training for teachers and administrators and investing into new technologies that can support teachers to differentiate instruction appropriately.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 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 tête enseignante, 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 ».