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Enregistrement W4316814822 · doi:10.5430/jct.v12n1p63

For the Love of Teaching: The Chronicles of Teachers Handling Students with Special Educational Needs

2023· article· en· W4316814822 sur OpenAlexvenueno aff
Jerson S. Catoto, Bainorie A. Mantawil

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompassionEnthusiasmPsychologyPatienceCreativityReading (process)Social skillsMathematics educationSpecial needsSocializationDenialPedagogyDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teaching learners with special needs is a very different reality in the profession. This study aimed to determine the lived experiences of teachers who handle learners with special needs. Qualitative-phenomenological design was employed in order to explore their lived experiences. The participants were purposefully chosen based on pre-determined criteria and were interviewed in order to gather the needed data. Results showed that they encountered difficulty in communication and performing adaptive skills, denial of parents on their children’s condition, learners having delayed motor skills, lack of parental support, and the most recurring challenge that emerges is learners’ behavioral problems. With the educational practices that teachers employed that are suitable for the children’s needs, several outcomes were identified specifically increased participation in different activities, improvement of verbal and non-verbal skills, improvement of behavior through simple instructions, increased socialization with their classmates, and learners improved their skills in reading and writing. Furthermore, compassion, enthusiasm, good communication and leadership skills, patience, and resourcefulness and creativity were the skills necessary for teachers to possess in providing the most suitable learning experience to their learners.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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