Cognitive Profiles of Mexican Elementary Education Teachers on School Inclusion of Students with Disability
Notice bibliographique
Résumé
This research investigated the attitudes of 99 elementary education teachers toward the inclusion of students with disabilities in schools. The present authors designed a factorial experiment with 2 (View on learning difficulties: static vs. interactionist) x 2 (Teacher approach: teaching vs. learning) x 2 (Social climate: homogeneous vs. heterogeneous) x 3 (Institutional culture: individualistic vs. delegation vs. collaborative). The orthogonal combination of these factors resulted in 24 experimental conditions ready to build the 24 experimental scenarios of this study. Each scenario described a hypothetical story about the thinking of teachers who faced a school inclusion situation. The experimental task for the participants was to read each scenario individually and then assess their level of identification with the protagonist. The results indicated two types of teacher profiles among the participants: the pre-inclusive profile, which showed a low level of identification towards the inclusive vision, and the inclusive profile, which presented a moderate level of school inclusiveness. The most relevant factors for making inclusive judgments in both groups were the diversity climate (hp2 = 0.24) and professional culture (hp2 = 0.13). However, the pre-inclusive group showed a greater affinity with school homogeneity and individual work. In contrast, the second group showed greater acceptance of diversity and collaboration in school inclusion. In this article, the present authors discuss the implications of these findings within the classroom.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».