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Enregistrement W2899368367 · doi:10.1177/0741932518806045

Involvement and Progress in the General Curriculum: A Grounded Theory of the Process

2018· article· en· W2899368367 sur OpenAlexaff
Andrea L. Ruppar, Victoria Knight, Jessica A. McQueston, Sara R. Jeglum

Notice bibliographique

RevueRemedial and Special Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumInclusion (mineral)CLARITYContext (archaeology)Flexibility (engineering)FeelingPsychologyAutonomyGeneral educationPedagogyGrounded theorySelf-efficacyMathematics educationQualitative researchSocial psychologySociologySocial sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative multiple case study was part of a larger investigation to examine the processes that underlie involvement and progress in the general curriculum for students with extensive support needs. We found that general and special educators’ self-efficacy influenced students’ involvement and progress in the general curriculum. Special educators’ self-efficacy was influenced by their teacher preparation, flexibility, and content knowledge; and the district history and political context. General educators’ self-efficacy was influenced by feelings of autonomy, role clarity, and knowledge about inclusive education. Our findings revealed the central importance of teachers’ self-efficacy in supporting the involvement and progress in the general curriculum among students with extensive support needs. Results are discussed in relation to relevant theories of literacy access and inclusion for students with extensive support needs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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