The Relationship Between Teachers’ Inclusion-Related Knowledge, Skills, and Attitudes and Student Outcomes: A Review of Recent Literature
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we report on a scoping review of empirical literature addressing the relationship between teachers’ inclusion-related knowledge, skills, and attitudes and student outcomes. Using six common electronic databases for education (ProQuest, JSTOR, SAGE Journals Online, ScienceDirect, PsycINFO, PsycARTICLES), we searched for peer-reviewed, English-language publications between 1 January 2008 and 1 January 2018 (a 10-year period). A total of 25 articles met the search criteria for this scoping review and were consequently subject to a more detailed examination. This more detailed examination focused upon five student variables (intellectual disabilities [IDs], learning disabilities [LDs], autism spectrum disorder [ASD], other mental health disorders, and giftedness) and five possible student outcomes (social well-being, functional or life skills, academic achievement, post-secondary transitions, and exceptionality-related outcomes). These 25 articles include eight systematic or scoping reviews, two that report on experimental studies, nine that report on quasi-experimental studies, and six that report on correlational-descriptive research studies. A summary account of these 25 articles is offered, as is a list of related implications, for both practice and inquiry. Some of the most significant implications are related to the limited body of evidence related to a number of variables; these include teachers’ attitudes and resultant student outcomes, giftedness, and post-secondary transitions. Additionally, these implications also offer cautionary considerations related to teachers delivering mental health-related programs and utilizing technology-related interventions for students with ASD.
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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 | 0,018 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».