How Does Cooperative Learning Affect Self-Confidence in Children with Mild Intellectual Disabilities in Saudi Arabia? Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Despite national policies promoting inclusion in Saudi Arabia, a significant gap between policy and practice persists, with many students with disabilities educated in segregated settings. Collaborative learning is an evidence-based strategy known to support inclusion; however, there is a lack of synthesized evidence on its effectiveness in the Saudi context. Hence, this study aimed to systematically identify, appraise, and synthesize all available evidence on the effects of collaborative learning strategies on academic and/or social-emotional outcomes for students with disabilities in Saudi Arabia. A systematic review was conducted following PRISMA guidelines. Key databases, including ERIC, Scopus, and PsycINFO, were searched using a predefined strategy. Studies were selected based on PICOS criteria, with data extracted and methodological quality appraised using the QualSyst tool. The search yielded 80 records, from which three studies met the full inclusion criteria. The evidence was positive instead although some limitations. The studies included a quasi-experiment, a qualitative case study, and a mixed-methods design. These studies reported improvements in academic outcomes. Perceived benefits for social-emotional skills, including self-confidence and collaboration, were also noted. However, the methodological quality of the evidence base was moderate, limited by small sample sizes and a lack of controlled trials. The study concluded that there is a profound scarcity of high-quality research on this topic in Saudi Arabia. While the limited available evidence is promising, it must be interpreted with caution. This review highlights an urgent need for more rigorous primary research, particularly studies that objectively measure the impact of collaborative learning on the self-confidence of students with mild intellectual disabilities.
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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 | 0,017 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».