Developing Effective Instructional Strategies for Teaching in Inclusive Classrooms.
Notice bibliographique
Résumé
AbstractThe skills for effective teaching wer e investigated among elemen-tary teachers working in inclusive classr ooms to determinewhether the appearance of OconstructivistO skills ar e independentof, or follow from the mastery of teaching behaviors that ar e mor etransmissive in natur e. The data wer e extracted from theClassr oom Observation Scale (COS) (Stanovich, 1994; Stanovich& Jor dan, 1998) based on half-day observations of 63 teachers.Using a canonical discriminant functions analysis, a set of COSitems distinguishing effective from less effective teachers was iden -tified. The sequence of instructional practices appears to be cumu -lative rather than differ entiated. Patterns of teaching behaviourswer e consistent acr oss the range of students in the classr ooms, withsome evidence that academically Oat riskO students received lessteacher attention and differ entiated instruction than students withand without disabilities.Inclusion is now the recommended service delivery policy in most educa -tional jurisdictions in Canada. Furthermore, a growing body of researchevidence speaks in favour of an inclusive approach to the education of students27Exceptionality Education Canada2007, Vol. 17, No. 1, pp. 27-52
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».