Inclusive learning spaces in Australian schools: an exploration of stakeholder participation, perspectives and priorities
Notice bibliographique
Résumé
Most Australian children with disability who attend school are enrolled in mainstream schools, yet insights into their spatial experiences of school environments are limited. This research explored the experiences of students with disability in various school settings, focusing on the physical enablers and barriers to their participation (C. Imms et al., Citation2017).Data were collected via 18 focus groups with stakeholder groups that included students and young adults with disability (18+ years), parents, disability representative organisations, special school principals and educators. Focus groups were analysed by a team with backgrounds in education, architecture, and health/disability, using reflexive thematic analysis (Braun & Clarke, Citation2006).Analysis revealed three themes: 1) genuine commitment to inclusive education, 2) spaces that are available, accessible and adaptable, offering variety and choice, and 3) recognising diversity and the need for responsive settings for teaching and learning.The findings highlighted the need for spaces that can adapt to individual learners, emphasising the importance of forming partnerships with key stakeholders. Co-design processes involving people with disabilities were seen as vital for identifying barriers and enablers to students' meaningful participation. Teacher professional development focused on supporting students' spatial and environmental needs was also recognised as essential for inclusive education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».