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Enregistrement W3097245725 · doi:10.5430/ijhe.v10n1p191

Effects of a Special Art Education Course on Attitudes toward Omani Learners with Special Needs

2020· article· en· W3097245725 sur OpenAlexvenueno aff
Fakhriya Al-Yahyai, Suhail Mahmoud Al–Zoubi, Bakkar Bakkar, Badriya Al-Hadabi, Mohammad Mahmoud Al-Gaseem, Ibrahim Al-Qaryouti

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Therapy and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSultan Qaboos University
Mots-clésFeelingPsychologyCreativityContext (archaeology)HappinessThe artsVisual arts educationScale (ratio)Special needsSpecial educationMathematics educationPsychological interventionMedical educationPedagogySocial psychologyVisual artsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visual arts are activities that contribute to educating learners with and without special needs. These activities provide an opportunity for learners with special needs (LSN) to freely express their feelings, conflicts, psychological problems, and their artistic creativity. Visual arts are considered as a source of satisfaction, development of the feeling of achievement, and happiness, and a means of activating thinking and learning. In the professional context, art therapy is one of the therapeutic interventions in special education programs. The aim of this research was to explore effects of a Special Art Education (SAE) Course on attitudes toward Omani LSN. Participants of 19 undergraduate students of Art Education Department (AED), Sultan Qaboos University (SQU) were involved in this research. Participants responded to the scale of attitudes towards the LSN before and after studying the SAE course. The scale consisted of 30 items distributed into three domains related to course instructor, course topics, and course teaching methods. The results indicated that these domains contributed to improving participants' attitudes. This improvement was demonstrated by the size effects of the SAE course on participants' attitudes toward Omani LSN.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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