Application of the Integration Model in the System of Inclusive Education
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of inclusive education is an important factor in the development of society. The teacher plays special role in this context, the motivational readiness of teachers to work in an inclusive environment is important. The analysis of educational programmes showed that graduates of pedagogical majors are subject to equally high requirements for their psychological readiness to work with children with special educational needs. However, the educational components aimed at the formation of psychological readiness for the studied quality are not fully represented. Therefore, the aim of the study was to experimentally compare the motivational and value aspects of the psychological readiness of future teachers majoring in Special Education and Educational, Pedagogical Sciences to work in an inclusive educational environment. The research involved the method of T.I. Ilyina “Study of Educational Motivation in High School”, the Inclusive Education Questionnaire, V.V. Boyko’s Communicative Tolerance Test were used. Statistical analysis of the data was performed using the Mann-Whitney U-test, Fisher’s φ-test. As a result it was determined that students majoring in Special Education have a higher level of psychological readiness to work in an inclusive educational environment than students majoring in Educational, Pedagogical Sciences. To sum up, it is necessary to strengthen educational programmes for teacher training with the components of inclusive education, as well as to include inclusive-oriented topics in the general professional subjects. We consider the study of cognitive and activity aspects of psychological readiness of future teachers to work in the inclusive education as a prospect for further research.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».