Virtual Classrooms: An Inclusive Approach to Educate the Children with Autism
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ASD children often struggle with social interactions, leading to difficulties in interpersonal relationships and academic achievements. Inclusive education is crucial for their success, providing them with the environment they need while giving nonASD children an equal chance. Virtual classrooms, utilizing technology like Zoom and Microsoft Teams, facilitate meaningful interactions and convenient learning processes, offering flexibility and reducing power disturbances. Teacher training and support are essential for the success of virtual learning. This article examines the impact of virtual classrooms on inclusive education for autistic learners, comparing their interaction and academic achievement in virtual settings to regular classrooms. The study uses a phenomenology design to analyze the experiences of primary school students with disabilities in virtual education post-COVID-19. Virtual classrooms are suitable for accommodating individual needs, increasing accessibility, and providing a secure environment. However, cost and accessibility remain major obstacles for families. The consequences of virtual learning on children with autonomy and responsible technology use remain unanswered. The article suggests that improving the accessibility and inclusivity of virtual classrooms could significantly enhance their efficacy. Advancements in technology and educational regulations have made virtual classrooms beneficial for children with Autism Spectrum Disorder (ASD). They cater to individual needs, increase accessibility, and provide a secure environment. However, challenges remain, and AI technologies could improve inclusive education.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle