Mentorship of Special Education Teachers of Students who have Treatment and Rehabilitation Needs
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the role of mentorship in enhancing the self-efficacy of special education teachers working with students requiring treatment and rehabilitation. It also explores how mentorship supports the implementation of the new Ontario Language (OME, 2023) curriculum within Education and Community Partnership Programs (ECPP). A qualitative case study approach was used. Semi-structured interviews were conducted with three experienced mentors and one mentee from a publicly funded Ontario school board. Data were analyzed using thematic analysis to identify key themes related to mentorship and teacher self-efficacy. The study identified four major themes: teacher isolation, challenges of language and literacy instruction and the new Ontario Language curriculum, congruous mentorship support in ECPP settings, and informal communications and responsive mentorship. Findings highlight the importance of trust-building and technology in mentorship. This study is relevant to educators, policymakers, and administrators in special education, mentorship programs, and alternative education settings. It provides insights for improving teacher support systems within ECPP and similar learning environments. This study contributes to the limited research on mentorship for special education teachers in ECPP. It highlights the role of mentorship in overcoming professional isolation, improving instructional practices, and integrating technology to enhance teacher development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».