Barriers and Enablers to Inclusive Education in Mauritius: Perceptions of Secondary School Educational Practitioners
Notice bibliographique
Résumé
Advocated as an educational philosophy to tackle exclusion, inclusive education (IE) is now a worldwide trend. Despite the well-acknowledged benefits of inclusion, educational practitioners have several difficulties which act as significant setbacks in operationalising inclusion in practice. Given its novelty in Mauritius, IE implementation is not fully understood. The purpose of the study was to explore the perceptions of secondary school educational practitioners on certain aspects of inclusive education, namely the academic profile of students with special education needs encountered by secondary school educators and rectors, the difficulties faced when dealing with them, and the barriers and enablers to inclusive education. It involved a quantitative descriptive research design. Data were collected from 588 secondary educators and 42 rectors using a specifically designed questionnaire. Following the analysis of data, respondents confirmed the presence of children with special education needs in their classrooms. While respondents indicated that the majority of students with special education needs had an academic profile of the same level of age-matched peers, they reported difficulties encountered with these learners in terms of deficits in attention, participation and behavioural problems. The main barriers identified were the lack of training in special education and the lack of proper infrastructure. Findings revealed training and knowledge in special education, the availability of proper infrastructure, support in terms of teaching aids, specialised equipment and teaching assistants as the main enabling factors. Training is therefore recommended to build competency of educators and rectors in inclusive practices. Appropriate infrastructure and support in terms of educational materials and support personnel should also be provided.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».