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Enregistrement W4327596662 · doi:10.1111/jppi.12456

Parents helping a child with disability learn at home during <scp>COVID</scp>‐19: Experiences from Slovenia and Canada

2023· article· en· W4327596662 sur OpenAlexaffabout
Majda Schmidt, Mateja Šilc, Ivan Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Policy and Practice in Intellectual Disabilities · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicWork (physics)PsychologyMedical educationLearning disabilitySpecial needsPoint (geometry)Developmental psychologyMedicinePsychiatryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The COVID‐19 pandemic caused much disruption in many global sectors, including education where schools were closed in most countries and children had to learn remotely from home. This was particularly challenging for children with special learning needs and disabilities, often already somewhat marginalized, as they were more likely to be left behind and less able to adapt easily to remote online learning. This study inquired into the experiences of 67 parents from Slovenia and 15 parents from Canada who helped their children with special learning needs or disabilities learn remotely. Parents in both countries identified several specific advantages and disadvantages to learning remotely from home. The Slovenian children spent more hours per day at their lessons and attended more lessons than the Canadian children. Both samples of parents received some support from their schools, although the Slovenia parents perceived these as more satisfactory. This study provides a unique opportunity to study the effects of remote learning during a prolonged crisis situation, and it provides valuable lessons for how both families and school personnel can work to improve the potential educational experiences of students who are required to learn remotely. A 12‐point framework for planning for future emergencies is provided.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,120
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,120
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,311 · 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.

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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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