Teachers’ Use of Children’s Literature that Accurately Portrays Individuals with Exceptionalities in Inclusive Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated how teachers’ use of children’s literature that accurately portrays individuals with exceptionalities might play a role in supporting an inclusive learning environment. Students with exceptionalities are a reality for the majority of teachers in Ontario, and children’s literature can be a powerful tool for learning. Children’s literature can allow educators to help connect with their students and can help students understand the world around them. Children’s literature that accurately portrays individuals with exceptionalities can help teachers teach understanding and acceptance to their students. Through this research, face-to-face interviews with three teachers in Ontario were conducted, and inclusivity strategies currently in place for students with exceptionalities in general education classrooms were investigated. Preliminary findings showed that teachers use a variety of strategies to make their classrooms more inclusive for all students, teachers promote inclusion in their classrooms through: a) sharing and generating discussion about specific children’s literature containing accurate portrayals of individuals with exceptionalities and c) encouraging understanding and empathy; and b) open discussions with all students. Thirdly, Teachers face a lack of funding when it comes to support and resources for students with exceptionalities. The last theme that emerged from the data was that teachers face a lack of awareness and knowledge about support and available resources such as children’s literature portraying characters with disabilities.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».