The experiences of children with intellectual and developmental disabilities in inclusive schools in Accra, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inclusive education is internationally recognised as the best strategy for providing equitable quality education to all children. However, because of the unique challenges they often present, children with intellectual and developmental disabilities (IDDs) are often excluded from inclusive schools. To date, limited research on inclusion has been conducted involving children with IDD as active participants. OBJECTIVES: The study sought to understand the experiences of children with IDDs in learning in inclusive schools in Accra, Ghana. METHOD: A qualitative descriptive design was utilised with 16 children with IDDs enrolled in inclusive schools in Accra, Ghana. Participants were recruited through purposive sampling and data were collected using classroom observations, the draw-and-write technique and semi-structured interviews. The data were analysed to identify themes as they emerged. RESULTS: Children's experiences in inclusive schools were identified along three major themes: (1) individual characteristics, (2) immediate environments and (3) interactional patterns. Insights from children's experiences reveal that they faced challenges including corporal punishment for slow performance, victimisation and low family support relating to their learning. CONCLUSION: Although children with IDDs receive peer support in inclusion, they experience diverse challenges including peer victimisation, corporal punishment and low family and teacher support in their learning. Improvement in inclusive best practices for children with IDD requires systematic efforts by diverse stakeholders to address identified challenges.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».