The Integration of Technology with UDL and RTI in Inclusive Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
The transition to inclusive classrooms in Ontario meant classroom environments had to adapt to the needs of students instead of students being expected to adapt to a standardized curriculum (Parekh, 2018). Although challenges existed in the implementation of this student centered approach, some teachers addressed these obstacles through the use of technology, Universal Design for Learning (UDL) and the Response to Intervention (RTI) frameworks. The transition to inclusive classrooms in Ontario meant classroom environments had to adapt to the needs of students instead of students being expected to adapt to a standardized curriculum (Parekh, 2018). Although challenges existed in the implementation of this student-centered approach, some teachers addressed these obstacles through the use of technology, Universal Design for Learning (UDL) and the Response to Intervention (RTI) frameworks. This paper combined two studies which included both teachers' and students' perspectives of inclusive classrooms. The primary study examined the instructional practices of eight elementary school teachers who experienced successful transitions to inclusion in bricks and mortar and virtual classrooms. The second study explored the experiences of students with and without disabilities who participated in virtual learning during the COVID-19 pandemic. Through online interviews and classroom observations, the teachers demonstrated how technology could increase student engagement, differentiate instruction, and provide students with alternative instruction and assessment methods. However, inconsistencies were revealed in screening approaches to identify the needs of students and monitor students' progress. The students engaged in multiple options of learning with some experiences more positive than others. The paper concludes with a summary of technology-based inclusive practices shared by teachers and students.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».