Inclusion of Students with Borderline Cognitive Impairment in Secondary Schools: Challenges and Coping Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Background: The challenges of managing students with borderline cognitive impairment in an inclusive classroom are enormous. Therefore, there is a need for appropriate coping strategies to foster the successful inclusion of students with borderline cognitive impairment in the day-to-day classroom activities. Aim: This study examines the challenges facing the inclusion of students with Borderline Cognitive Impairment (BCI) and the coping strategies often adopted by these students in the Ogoja Education Zone of Cross River State, Nigeria. Method: The study adopted a descriptive survey design. One hundred and sixty-nine students with BCI in twenty (2) regular secondary schools were selected, using the purposive sampling technique. The instrument for the study was a questionnaire titled "Academic Challenges and Coping Mechanism of Students with Borderline Cognitive Impairment Questionnaire (ACCMSBCIQ 0.67). Results: The study revealed that inclusive education for students with BCI at the secondary school level in the Ogoja Education Zone of Cross River State is hindered by a complex web of interconnected challenges. The study also revealed that students with BCI adopt several coping strategies to remain included in the secondary education program in the study area. Recommendation: Based on the findings of the study, the researchers recommend that the government and other stakeholders should organize adequate training on the inclusion of students with BCI for all secondary school teachers in Cross River State
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».