Cognitive Meaning of Inclusive Education of Students with Disability in Regular Education Teachers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Successful inclusive education strongly represents the development of society, promoting better living conditions for students with disabilities.
 Objective: This study explored the mental representation of knowledge of inclusive education and disability held by regular education teachers with experience in this field.
 Methods: First, participants performed a conceptual definition task through the Natural Semantic Networks technique. Teachers defined ten target concepts related to the cognitive schema of inclusive education. They had 60 seconds to define each target, using verbs, adjectives, nouns, and pronouns, after rating the definers’ quality to conceptualize the target. Subsequently, the authors implemented a constraint satisfaction neural network to simulate the school inclusion schema's behavior and carried out a chronometric cognitive analysis using data from the first study.
 Results: Participants organized the educative inclusion meaning on four dimensions (definition, actors' qualities, stakeholders, and inclusion program effects). However, some concepts about school integration and conventional education appeared in the educative inclusion schema. Further, computer simulations showed that participants seem to have an internal locus of control over inclusive actions. Generally, experience with students with disabilities promotes the formation of a favorable educational inclusion schema. However, even though participants in this study have experience in inclusion programs, they are still constructing the inclusive education schema.
 Conclusion: The cognitive evaluation provides useful information to empower teachers to be aware of their knowledge and biases on inclusive education and the importance of their work in the success of school inclusion programs.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».