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Enregistrement W2954001945 · doi:10.1177/0162353219855681

Learning Experiences of Highly Able Learners With ASD: Using a Success Case Method

2019· article· en· W2954001945 sur OpenAlexafffund
I-Chen Wu, C. Owen Lo, Kuei-Fang Tsai

Notice bibliographique

Revuejournal for the education of the gifted · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésPsychologyPsychosocialFlexibility (engineering)CurriculumAutism spectrum disorderContext (archaeology)AnxietyAutismDevelopmental psychologyMathematics educationPedagogyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empirical studies investigating twice-exceptional students’ learning experiences and intricate needs remain scarce to date. Even though highly able learners with autism spectrum disorder (ASDs) demonstrate potential for high achievement and/or creative productivity, they also face potential psychosocial distresses such as anxiety disorders and poor self-concept. This study aimed to explore positive educational opportunities for highly able learners diagnosed with ASD. Using a success case method, the researchers invited two fifth-grade highly able learners with ASD to participate in this study. Data collection included interviews, observations, questionnaires, and supplementary artifacts. Adopting a general inductive analysis approach and a Glaserian coding paradigm, the researchers identified a core category, supportive school context (SSC), along with three subcategories: (a) curriculum flexibility, (b) strength-based approaches, and (c) safe environment. The findings could provide effective pedagogical strategies for teachers, school administrators, and parents. Furthermore, we rendered several suggestions for future research.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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