Predicting the Roles of Attitudes and Self-Efficacy in Readiness Towards Implementation of Inclusive Education Among Primary School Teachers
Notice bibliographique
Résumé
Teachers' preparedness is a critical component in implementing inclusive education. It is pertinent to understand whether mainstream instructors are ready for inclusion as the number of children with special needs increases steadily over the years. The Zero Reject Policy has accelerated the implementation of inclusive education in Malaysia. While this is an essential step forward, assessing teachers' readiness for change is critical. This study aims to find out the predictive factors (attitudes and self-efficacy) on the preparedness of mainstream primary school teachers towards the implementation of inclusive education. This study is of a correlational research design where questionnaires were distributed to 367 teachers randomly selected from a cluster of nine schools in Hulu Selangor, Malaysia. The results show that teachers have moderate levels of readiness, attitudes and self-efficacy. There are also significantly positive relationships and predictive correlations between attitudes and readiness as well as self-efficacy and readiness. This implies that attitudes and self-efficacy should be considered in gauging teachers' readiness in the implementation of inclusive education. Taken together, findings in this study could inform further inclusive education research in Malaysia and could be taken into consideration in the design and execution of teacher training courses on Inclusive Education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».