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Enregistrement W3196416664 · doi:10.5539/ies.v14n10p1

Reviewing of Teachers’ Professional Competencies for Inclusive Education

2021· article· en· W3196416664 sur OpenAlexvenueno aff
Şule Fırat Durdukoca

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInclusion and Disability in Education and Sport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeniorityPsychologyInclusion (mineral)Professional developmentPerceptionQualitative propertyScale (ratio)Qualitative researchSemi-structured interviewPedagogyMathematics educationMedical educationMedicineSociologySocial psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to review the professional competencies of classroom teachers for inclusive education according to different variables, to obtain information about teachers’ in-class practices and to evaluate their perceptions of professional competencies in depth. The research is a mixed-method study and carried out using the trilinguation. The quantitative data were collected from 203 classroom teachers and the qualitative data from 58 teachers. The data were collected using the “Professional Competency Scale for Teachers on Inclusion” and a semi-structured interview form. The validity and reliability studies of the scale were repeated. The research determined that the professional competencies of participating teachers regarding inclusive education are at a high level, professional competency does not differ according to the variables of gender and seniority, and the professional competency levels of teachers regarding inclusive education differ according to the number of students affected by disability. Besides, it was determined that participant teachers carried out similar classroom practices for their students affected by disability and generally, had a perception that not every student could learn.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,419 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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