Response to Intervention (RTI) and Changes in Special Education Categorization
Notice bibliographique
Résumé
Response to intervention (RTI) is used as a prerequisite to referring children for special education eligibility for learning disabilities (LD). RTI provides schools with a framework for helping students with learning challenges. In the United States, while the number of students receiving services through RTI has remained consistent, the overall number of students receiving some educational intervention through an alternate path has increased. The purpose of this study was to determine the influence that the RTI model had upon eligibility numbers in a large special education co-operative spanning 21 rural school districts in southern Illinois that represented 15,128 students. Each of the school districts maintained its own policies and procedures governing RTI implementation, special education referral, and special education eligibility. The study revealed that while the number of students with LD dropped significantly over the past decade, the numbers of children eligible for other disability categories increased in a similar proportion. This changing trend may be the result of several factors including changes in school district policy, parent advocates pressing for quicker paths to treatment, treatment providers shifting categories for a wide variety of reasons, or some yet unknown factor. These possible explanations suggest that family issues, time, finances, and procedural dynamics may play a role in the changing categorizations and should be better understood. Future studies should focus on the inclusion of more culturally and economically diverse students, within and outside the Unites States. Last, school district policies and RTI implementation procedures should be investigated to better uncover any potential relationship to this shifting data trend.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 tête enseignante, 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 ».