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Enregistrement W4399259283 · doi:10.47119/ijrp1001491520246545

Navigating Inclusion: Understanding the Experiences of Non-Special Education Teachers in Teaching Learners with Special Needs

2024· article· en· W4399259283 sur OpenAlexaff
Ral Jade M. Durante, Thelna D. Israel, Chandra G. Gandong, Wenefredo E. Cagape

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Research Publications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensLa Cité Collégiale
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Mathematics educationSpecial educationPedagogySpecial needsPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Promoting inclusive education is on top of the trends in the academe, wherein teachers with or without specialization in special education have to teach or accommodate learners with special needs. This is because of the vigorous proclamation of the Department of Education (DepEd) and Republic Act 11650, which seeks to promote the rights of learners with special needs to acquire the same quality of education as other regular students. This study will primarily use qualitative-phenomenological research to investigate the lived experiences of non-special education teachers who handle and teach learners with special needs. A purposive sampling technique was used to identify the qualified participants for this study. Using the thematic analysis in analyzing the data that have been gathered from in-depth interviews of the participants, several themes and core ideas have been generated from participants responses, which answers the questions regarding experiences, coping mechanisms, and insights that can be shared from non-sped teachers who handle and teaches learners with special needs. Research findings provide significant implications for teachers regarding teaching and dealing with learners with special needs and create an inclusive and supportive learning environment that shows collaboration among stakeholders.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,399 · 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

Citations0
Publié2024
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