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Enregistrement W3170443979 · doi:10.6000/1929-4409.2021.10.18

Alacrity of Preschool Education Teachers to Work with Children in Inclusive Groups

2021· article· en· W3170443979 sur OpenAlexvenueno aff
Наталія Михайлівна Дятленко, А. М. Гончаренко, Halyna Smolnykova, Diana Sabol, O. Кочерга

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Social Development in Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Possession (linguistics)Work (physics)PedagogyPsychologySpecial educationMedical educationMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To make preschool inclusion successful and to have children gain the expected benefits, teachers need to be provided with functional teacher training programs that foster positive attitudes and provide them with a meaningful experience. The purpose of the study was to investigate the readiness of educators of preschool education institutions in Kyiv to work in inclusive classrooms. In the process of integration into the European community, Ukraine has focused on educational reforms, in particular, the creation of conditions for the introduction of inclusive education in educational institutions. The parameters of the research are taken into account, such as attitude to the idea of inclusion, possession of the necessary arsenal of pedagogical practices, understanding of barriers and ways to overcome them on the way to the organization of inclusive education. A structured questionnaire of preschool teachers attempts to reveal their attitudes towards inclusive education in general and to assess the conditions that promote or hinder the emergence of willingness and willingness to work in an inclusive group. The results of the study showed that a significant number of educators have a negative attitude to the idea of inclusion, believing that children should study in special groups or in special institutions (but not boarding schools). Educators name a number of barriers that prevent them from being positive about inclusive education, and underestimate their readiness for such work.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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