Teaching Special Education during the COVID-19 Pandemic: An Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
With the onset of the pandemic, there has been a massive shift and transformation in the way knowledge is disseminated. There has been a rise in distance/online learning, this includes teachers teaching remotely using various digital platforms. With almost two years of virtual learning, this has led to a demand for both teachers and students to upskill and equip themselves with technological capability. Effectiveness of e-learning has emerged to be an area of research, particularly in this context of the pandemic. This study explores the effectiveness of this alternate method of teaching on students with learning disabilities through the lens of parents and special tutors from renowned special schools in South Bangalore using interviews and focus group discussions. A pre-designed Likert scale questionnaire was also administered to 170 students with learning disabilities in South Bangalore to record the academic challenges they faced during their online classes. Results from the interactions with both parents and special tutors reveal there is a need to revisit learning and teaching strategies and improve access to new media educational technologies to help maximise uptake and success of the e-learning approach in the context of special education. Parents believe that the learner needs of children with disabilities during the remote learning scenario were not taken into consideration, special tutors shared their experience and limitations some which included difficulty in handling online classes, lack of financial support to invest in relevant technological platforms. The findings from this exploratory study highlight both the need for improving pedagogy in the remote learning contexts along with tutors requiring professional development workshops to conduct effective online classes that include incorporating various digital tools that meets the educational needs of children with learning disabilities. The study serves as an eye opener for special tutors, local education authorities and school administrators to revisit lesson plans, online teaching approaches, explore and invest in potential digital tools that could meet learner needs and improve the learning curve during the pandemic.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».