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Enregistrement W4412471808 · doi:10.4102/sajce.v15i1.1704

Neurodiversity and trauma in early childhood: Implications for inclusive learning

2025· article· en· W4412471808 sur OpenAlexaboutno aff
Hamid Patilima

Notice bibliographique

RevueSouth African Journal of Childhood Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCurriculumThematic analysisPovertyPolitical sciencePedagogyPublic relationsMedical educationQualitative researchSociologyMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Neurodiverse children face significant challenges in early childhood education (ECE) – including sensory overload, social exclusion and rigid teaching methods, potentially causing trauma that hinders cognitive and emotional growth. High-income countries experience intense academic pressures, whereas low-resource settings grapple with insufficient support services and stigma, worsening educational disparities. Aim: This study explores intersections of neurodiversity and trauma in ECE, identifying barriers like inadequate teacher training, inflexible curricula and exclusionary disciplinary practices. It further investigates trauma-informed educational strategies and proposes policies for enhancing inclusion. Setting: Inclusive education policies in high-income countries (Finland and Canada) were compared to low-resource contexts (South Africa and Global South), highlighting disparities in resources, teacher preparedness and institutional support significantly affecting neurodiverse children’s educational experiences. Methods: A systematic qualitative secondary research design was employed, analysing reports from international organisations such as the (United Nations Children’s Fund [UNICEF], World Health Organization [WHO], United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization [UNESCO] and International Labour Organization [ILO]) and peer-reviewed journal articles. Thematic content and comparative policy analyses identified challenges and best practices across socioeconomic contexts. Results: Neurodiverse learners disproportionately experience negative impacts from segregated classrooms and punitive discipline, leading to increased anxiety and reduced social interactions. Countries implementing inclusive strategies, such as universal design for learning (UDL) and individualised learning plans, report improved academic and social outcomes. Conversely, low-resource settings encounter substantial challenges because of limited resources and policy gaps. Conclusion: Addressing trauma in ECE requires structured routines, sensory-friendly classrooms and social-emotional learning (SEL). Integrating trauma-informed practices and expanding support services are critical. Contribution: The study advocates adopting UDL, trauma-informed education, improved teacher training and enhanced collaboration among schools, healthcare providers and families to bridge policy–practice gaps, establishing inclusive educational environments for neurodiverse children globally.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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