Evidence-Based Practices in Special Education: A Reflection on the Philosophy, Research and Teaching
Notice bibliographique
Résumé
Some researchers have taken evidence-based practices (EBPs) as the main solution for enhancing the learning outcomes of students with disabilities. The manner in which the application of EBPs assumes teaching strategies to be aligned with students’ learning problems or disability situations betrays a mechanical approach to dealing with issues of students with disabilities. Post/positivism and scientific methods are underpinning threads supporting these developments. Yet, the complexity of teaching practice tends to be overlooked and scientific methods overextended. In this background, this article reviews the philosophy of science so that a more complete and historical understanding of science is represented, which is helpful in facilitating the discipline to draw attention to the limitations of current discussions about EBPs. Subsequently, we raise three ways to elucidate the research and teaching practices. First, ontological, epistemological and methodological diversities should be practiced to interrogate issues related to EBPs. Second, alternative methodologies should be encouraged to counter the environmental and systematic barriers compromising students’ learning difficulties. Last, a problem-solving approach should be used to compete with a mechanistic approach in responding to students' learning difficulties.
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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 | 0,137 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,076 |
| Communication savante | 0,022 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,036 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».