Examining A Science Teacher’s Instructional Practices in the Adoption of Inclusive Pedagogy: A Qualitative Case Study
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative case study involves a high school science teacher with a special education background in an urban school in the English School District of Newfoundland and Labrador. Conceptualized within the theoretical framework of Universal Design for Learning (UDL), this study examined the teacher’s instructional practices and the tensions she experienced in the adoption of inclusive science pedagogy. This is a descriptive study that used different data collection methods, including interviews, observations, and documents. Data were analyzed inductively with MAXQDA software using constant comparative analysis. Findings showed that the teacher’s instructional practices in the implementation of inclusive pedagogy focused on creating multiple means to (a) engage diverse students, (b) represent the science curriculum, and (c) enable diverse students to express and communicate their understanding of science. However, several tensions were identified, which impeded the teacher’s effort in the implementation of inclusive science pedagogy. These tensions include inadequate instructional resource teachers, inflexible science curriculum, overreliance on standardized testing, and inadequate professional learning. The paper concludes with implications for science teachers and pre-service teachers’ education, with recommendations on future research direction.
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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 | 0,016 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».