Practice and Innovations of Inclusive Education at School
Notice bibliographique
Résumé
The article has carried out a meta-analysis of the research concerning practice and innovations of inclusive education at school. Investigation of the practice of inclusive education at schools has been intensified since the 1990s, after identifying the need to implement inclusion strategies and concepts at the international level. The first studies of inclusive education (until the 2000s) concerned beliefs and values as a factor, influencing the effectiveness of inclusion, strategies of inclusive education. Investigations after the 2000s have been aimed at more focused subject matter of the research at the local level in different countries: principals’ beliefs, teachers’ self-efficacy, the role of parental support, school ideology, models of inclusion at private schools, the severity of disability as a factor determining teachers’ beliefs concerning inclusion. Various inclusive models have been formed as a practice result of implementing inclusion. Two key effective approaches to integration of inclusion have been highlighted: integrated and differentiated. An integrated approach involves the introduction of innovations in inclusive education in the following elements of the educational system, namely: the concept (strategy) that defines the model, external preconditions and stages of inclusion; a school that defines the internal prerequisites for inclusion; a community. A differentiated approach is used in combination with theintegrated one in order to identify the internal prerequisites for inclusion: values, beliefs and attitudes of teachers, the competence of educators.
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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 | 0,066 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».