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Enregistrement W4393135632 · doi:10.47908/30/15

A Father's Journey: Teaching Canadian Inclusive Education in a Japanese Elementary School Special Support Education Classroom

2024· book-chapter· en· W4393135632 sur OpenAlexaboutno aff
Theodore Bonnah

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationSpecial educationPedagogyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although Japanese Special Support Education (特別支援教育 tokubetsu shien kyouiku or SSE) classes have become a part of the contemporary education landscape, their implementation evidences cultural and systemic barriers to student learning and inclusion in school life. As a certified primary-secondary school teacher with special education training and experience in Canada, these barriers stood out to the author when he began voluntarily teaching at his son’s classroom. In this chapter, the author analyzes the struggles and successes he witnessed while implementing Canadian style special education in Japan, where Japanese Educational Discourses (JED) and their attendant practices do not always support barrier-free learning. Specifically, the author examines Repetition as Primary Pedagogic Practice, Lack of Materials Adaptation & Accommodation for Individuals, and Inappropriate Interaction Technique and Behavioural Issues as obstacles to providing inclusive education. The author cites lack of specialized training and manpower shortages as contributing factors for these gaps in teaching practice, and notes how they could only be filled by additional investments of time and expertise from outside the school system, such as his own volunteer teaching. The author concludes that Japanese SSE teachers will readily change their practices to accommodate individual student needs better if they can be shown that this benefits students, and that implementing such techniques is feasible and effective.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0230,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,316 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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