Facilitating Research-Informed Educational Practice for Inclusion. Survey Findings From 147 Teachers and School Leaders in England
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers the engagement by teachers and school leaders in England in educational practices that are both ‘research-informed’ and supportive of inclusive education. We do so by seeking to understand the benefits, costs, and signifying factors these educators associate with research-use. In undertaking the study, we first worked to develop and refine a survey instrument (the ‘Research-Use BCS survey’) that could be used to uniquely and simultaneously measure these concepts. Our survey development involved a comprehensive process that comprised: (1) a review of recent literature; (2) item pre-testing; and (3) cognitive interviews. We then administered this questionnaire to a representative sample of English educators. Although response rates were somewhat impacted by the recent COVID-19 pandemic, we achieved a sufficient number of responses (147 in total) to allow us to engage in descriptive analyses, as well as the production of classification trees. Our analysis resulted in several key findings, including that: (1) if respondents see the benefits of research, they are likely to use it (with the converse also true); (2) if educators have the needed support of their colleagues, they are more likely to use research; and (3) perceiving research-use as an activity that successful teachers and schools engage in is also associated with individual-level research use. We conclude the paper by pointing to potential interventions and strategies that might serve (at least, in the English context) to enhance research-use, so increasing the likelihood of the development and use of effective inclusive practices in schools.
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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 | 0,039 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».