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Enregistrement W4410900950 · doi:10.17309/tmfv.2025.3.27

Unravelling the Impact of Universal Design for Learning on the Inclusion of Students with Disabilities in Physical Education: A Systematic Review

2025· review· en· W4410900950 sur OpenAlexaboutno aff
Carla Lourenço, Omar Ben Rakaa, Mustapha Bassiri, Saïd Lotfi

Notice bibliographique

RevuePhysical Education Theory and Methodology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInclusion and Disability in Education and Sport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Universal Design for LearningEngineering ethicsPsychologyMathematics educationPedagogyMedical educationMedicineEngineeringSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Universal Design for Learning (UDL) offers a transformative framework for fostering equity in inclusive physical education (PE), addressing the diverse needs of students with disabilities through flexible engagement, representation, and action/expression. Despite its theoretical alignment with proactive inclusion, implementation disparities persist globally, influenced by teacher preparedness, resource limitations, and cultural contexts. Objectives. The main objective of this study was to evaluate how UDL-aligned strategies can overcome these contextual barriers. Materials and methods. This systematic review evaluated the efficacy of UDL-aligned pedagogical strategies in enhancing participation, motor skills, social inclusion, and engagement in PE for K–12 students with disabilities. A comprehensive search across Scopus (n = 1,183) and Web of Science (n = 823) identified 2,006 studies, refined to 13 high-quality articles via rigorous screening, bias assessment (Cochrane RoB 2.0, Newcastle-Ottawa Scale), and dual independent extraction. Results. Mixed-methods synthesis revealed that UDL interventions significantly improved motor skill progression (η² = 0.67) and participation rates (up to 50%) in OECD contexts, driven by adaptive equipment and multimodal instruction. Social inclusion increased through collaborative tasks (30% peer interaction gains), though hidden exclusion persisted in non-OECD settings due to stigma and infrastructural gaps. Key barriers included inconsistent teacher training (40% ofOECD educators reported inadequate preparation) and resource scarcity, particularly in underfunded schools. Technology integration (AI, virtual reality) has demonstrated potential in personalizing learning and bridging accessibility gaps. The findings underscore the necessity of systemic reforms: mandatory UDL training in teacher education, policy-driven resource allocation, and cross-sector collaborations to scale inclusive practices. Conclusions. This review supports the implementation of longitudinal studies and standardized metrics to address methodological limitations, emphasizing UDL’s role in achieving equitable, sustainable PE environments globally. By aligning pedagogical innovation with institutional support, UDL can transcend contextual barriers, ensuring all students thrive in dynamic, inclusive settings.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,368 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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