Classroom Behavior Management for Diverse and Inclusive Schools
Notice bibliographique
Résumé
Classroom Behavior Management for Diverse and Inclusive Schools utilizes a three-stage approach to classroom behavior management to assist teachers in avoiding behavior problems, managing those that cannot be avoided, and resolving those that cannot be managed. It enables teachers to accommodate their management techniques to students' diverse developmental, gender, ethnic, and socioeconomic class characteristics in today's inclusive schools. Distinctive Features: —Preventive: suggests management techniques that research indicates can help prevent most behavior problems from occurring —Inclusive: describes 'best practice' in inclusive education —Developmental: shows the best ways to establish rules that are appropriate for students' developmental, gender, socioeconomic, and ethnic characteristics so that students are likely to follow them —Relationships and Values: maintaining positive teacher-student relationships, promoting group cohesiveness, creating classroom environments that motivate students, and enhancing students' belief in the value of school —Problem-solving: techniques teachers can use with most students to solve behavior problems New in This Edition: —Greater emphasis on appropriately mixing management techniques as classrooms increasingly represent varying ethnic and socioeconomic backgrounds —Using both male- and female-friendly classroom behavior management techniques in the same classroom to accommodate varying learning and behavior styles —More on students with disabilities —Covers problems caused by tracking and ability grouping and helps teachers to deal with them —New additions on making classrooms and schools safe through eliminating bullying and sexual and ethnic harassment. —Comprehensive coverage of the research literature from Australia, Canada, New Zealand, Scandinavia, United Kingdom, United States and other regions of the world —Coverage of recent and emerging controversial issues in the field —References and examples in the 'self quizzes' and activities that have been updated throughout
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».