Lecturers’ Attitudes and Readiness toward Teaching Students with Intellectual Disabilities in Higher Education Institutions in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Inclusive education plays a vital role in promoting equitable learning opportunities, particularly for students with intellectual disabilities in higher education institutions. The attitudes and readiness of lecturers to adopt inclusive teaching practices are crucial to the successful implementation of inclusive policies and pedagogies. Guided by the Theory of Planned Behaviour (TPB), this study investigates how lecturers’ attitudes, perceived social expectations, and perceived behavioural control influence their readiness to teach students with intellectual disabilities in Nigerian higher education institutions. Methods: The study adopted a descriptive survey design, involving 270 lecturers selected through accidental sampling from various higher education institutions across Nigeria. Data were collected using a structured questionnaire designed to assess lecturers' attitudes, institutional expectations, and perceived control over inclusive teaching practices. Descriptive statistics, such as the mean and standard deviation, were used to analyze the data, while independent t-tests were employed to test the hypotheses at a 0.05 level of significance. Results: The findings revealed that lecturers demonstrate a moderate to high level of readiness to implement inclusive teaching. Respondents reported willingness to participate in training, adopt inclusive strategies, and manage mixed-ability classrooms. Attitudes toward inclusion were largely positive. However, challenges were noted in areas such as adapting instructional materials and using assistive technologies, indicating limitations in perceived behavioural control. Conclusions: The study affirms the relevance of the Theory of Planned Behaviour in explaining lecturers' readiness for inclusive teaching. Addressing capacity gaps through targeted training and institutional support is essential for advancing inclusive education and achieving Sustainable Development Goal 4.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».