MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2943128759 · doi:10.5539/ies.v12n5p78

The Self-Perceived Knowledge of Special Education Administrators in Kuwait

2019· article· en· W2943128759 sur OpenAlexvenueno aff
Zainab Abbas, Hashemiah Almusawi, Nouf Alenezi

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDescriptive statisticsSpecial educationPerceptionMedical educationProfessional developmentRank (graph theory)Knowledge levelStatistical analysisPedagogyMathematics educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Administrators of special education identify and provide essential services for students with disabilities. No research has been conducted on the perceptions of Kuwait’s special education administrators regarding their knowledge in key special education standard areas. This study examined those perceptions and the extent to which they are influenced by administrators’ experience, qualification level, school district, or educational setting. Quantitative data were collected by surveying 62 special education administrators and were analyzed using descriptive statistics, a one-way ANOVA, and Spearman’s rank-order correlations. The results indicated that the participants consider themselves most knowledgeable in two areas (1) collaboration and (2) leadership and policy—but less knowledgeable in the areas of research and inquiry, individual and program evaluation, and professional development and ethical practice. A significant relationship was found between self-assessment ratings and the educational setting where the administrator was working. Recommendations are made with the aim of enhancing the knowledge and development of special education administrators. The limitations of the study and further research possibilities are also discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,403 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Education StudiesMême sujetFamily and Disability Support ResearchTravaux en français237 207