WAYS TO EFFECTIVELY IMPLEMENT INCLUSIVE EDUCATION IN WORLD EXPERIENCE AND IN UZBEKISTAN
Notice bibliographique
Résumé
Inclusive education, which ensures quality education for all children regardless of ability, is a global priority, yet its implementation faces challenges, particularly in low- and middle-income countries like Uzbekistan. This article explores world experiences in inclusive education and proposes strategies for effective implementation in Uzbekistan, focusing on policy frameworks, teacher training, and infrastructure development. Globally, inclusive education improves learning outcomes for all students, with countries like Norway achieving 95% mainstream inclusion through personalized pedagogy. In Uzbekistan, where children with disabilities constitute 75% of those in institutional care and 9,700 remain out of school, the government aims for 51% of schools to adopt inclusive models by 2025. This study analyzes data from 225 inclusive schools piloted under the 2020–2025 Presidential Decree, revealing 80% teacher training coverage but only 20% of schools with accessible facilities. Key risk factors include limited teacher preparedness (51% report discomfort with inclusive practices) and rural disparities (70% of out-of-school children in rural areas). UNICEF-supported programs, training 10,000 teachers in 2024, have increased inclusive enrollment by 30%. The article proposes adopting international best practices, such as Norway’s high-expectation model and Canada’s universal design for learning, to enhance Uzbekistan’s inclusive education system, reducing exclusion and fostering equitable learning outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».