Notice bibliographique
Résumé
The purpose of our collaborative research is to examine how teachers can effectively accommodate the needs of neurodiverse students in mainstream classrooms. Neurodiversity refers to the idea that we all have unique ways of thinking and interpreting the world around us. It is an inclusive term meant to emphasize that differences are not deficits. This term is often used in the context of neurological, behavioral and developmental conditions. Recent studies suggest that the number of people diagnosed with ADHD have increased 4.1% and autism diagnoses have increased ninefold (Abdelnour et al., 2022). This increase clearly highlights the need for increased teacher education in this field. Our findings have identified numerous strategies to help teachers support the needs of neurodiverse students. Some of these strategies include presenting information in smaller chunks, diversifying teaching methods, and implementing different levels of support in the classroom in order to create a safe and inclusive environment for everyone. Other supports for neurodiverse students include individualized education programs. These documents enable teachers and students to collaborate in developing effective learning plans. Through establishing a student's individual strengths, weaknesses, needs and goals, teachers can effectively support their learning in the classroom. Further research on this topic could explore changes to curricula and teacher education that would better support the needs of all students. Our recommendations aim to help educators provide superior and equitable support to all students throughout their academic careers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,010 |
| Communication savante | 0,017 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,042 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».