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Enregistrement W4318819450 · doi:10.1177/1476718x221149376

Teacher perspectives and approaches toward promoting inclusion in play-based learning for children with developmental disabilities

2023· article· en· W4318819450 sur OpenAlexaffabout
Erica Danniels, Angela Pyle

Notice bibliographique

RevueJournal of Early Childhood Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)PsychologyCurriculumPedagogyDevelopmental psychologyEarly childhood educationFocus groupSocial isolationQualitative researchSpecial educationSocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As school authorities strive toward inclusive models of education for children with neurodevelopmental delay and disability (NDD), many kindergarten curricula have mandated pedagogy centered on learning through play. Children with NDD tend to experience greater social isolation and lower rates of social play engagement compared to typically developing peers. Consequently, issues related to social participation and inclusion may be particularly salient in play-based kindergarten classrooms. The current qualitative study explored how eight kindergarten teachers in Ontario, Canada conceptualized and promoted inclusion in play for children with NDD. Classroom observation and teacher interviews were conducted with a focus on the teacher’s role in play. Teachers endorsed the use of several indirect (i.e., environmental) strategies to promote social participation, alongside proactive teacher support in play. Teachers who shared multiple aspects of an interventionist viewpoint toward disability, and identified the social benefits of inclusion in play for children with NDD, tended to provide more proactive support to all children in play. Teachers also provided reactive support in play to address emerging social conflict. Implications for fostering the meaningful inclusion of children with NDD in play-based learning are discussed.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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