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Enregistrement W4328051351 · doi:10.31542/muse.v6i1.2281

Inclusive Education

2023· article· en· W4328051351 sur OpenAlexaffvenue
Emily Volker, Shaelyn Gupta, Brindy Brown

Notice bibliographique

RevueMacEwan University Student eJournal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUniversal Design for LearningInclusion (mineral)Gateway (web page)Order (exchange)Universal designSpecial needsLearning environmentPedagogyMathematics educationComputer scienceEngineering ethicsPsychologyEngineeringBusinessWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schools and other learning environments have increasingly promoted equal educational opportunities among all students in recent years to create more inclusive learning environments. Inclusive education has impactful benefits on all students, not just those with diverse needs, as it is "the gateway to full participation in society" (United Nations, n.d, pg. 3). However, barriers to inclusion such as staff training and funding are necessary to consider in order to create and maintain meaningful, inclusive learning environments. In order to overcome these barriers to inclusive education, educators have been encouraged to integrate aspects of both Universal Design for Learning (UDL) and Differentiated Instruction (DI) to maintain the least restrictive environment while tailoring to individual student needs. The integration of UDL principles into classroom/learning environments promotes inclusion through supports for all students, including those with diverse needs. Educators can utilize strategies like the Three-Block Model of Universal Design for Learning (TBM) and ADAPT to aid them in the integration of UDL.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,015
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,018

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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