Teachers’ Perspectives on the Use of Differentiated Instruction in Inclusive Classrooms: Implication for Teacher Education
Notice bibliographique
Résumé
Implementing differentiated instruction (DI) in inclusive classrooms presents many challenges that often limit the teachers’ ability to use the strategy. Research tends to indicate that, though DI is a viable approach to meeting the le individual learner’s needs in mixed ability classrooms; it is poorly implemented in regular schools. This study sought to investigate the perspectives of primary school teachers on the use of DI in an inclusive classroom in Enugu state, Nigeria. The study adopted a descriptive survey research design using a sample of 382 primary school teachers in the study area. Data were collected using a validated researcher-developed Teachers’ Use of Differentiated Instruction Questionnaire (TUDIQ). Percentages, pie-charts, and bar charts were used in analyzing and presentation of data collected for the study. Results indicated that the extent to which teachers implement DI was low, and time constraint limits the use of DI. The results further revealed that teachers need more information on how to develop rubrics; students’ directed assessments; how to manage large class while implementing DI; how to use differentiated instruction without watering down the curriculum contents; the need for changes in classroom structure to accommodate small groups; and the need for more training on DI and the provision of diverse learning aids in schools. The implication for teacher education is that DI has to form critical curriculum content for colleges of education and faculties of Education in the Universities.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».