A Macrosystem Contradiction: Examining Inclusive Education Supports, Training, and Structures
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this dissertation is to exemplify special education supports, training, and structures as contributors to inclusive education for students with disabilities. Grounded in Bronfenbrenner’s bioecological model, this collective work evaluates various nuances of inclusive education across multiple ecological layers that systemically affect the developing child. The manuscript-style dissertation comprises three research articles. The first article presents a systematic literature review of procedural fidelity in peer-mediated interventions at the secondary level. Across the 28 included studies, peers demonstrated generally high procedural fidelity. However, critical appraisal revealed inconsistencies in how fidelity was defined, measured, and reported. Studies that required peers to achieve a mastery criterion during training reported significantly higher procedural fidelity outcomes. These findings challenge researchers to move beyond checklist-style fidelity assessments toward more rigorous, meaningful measures. The second article employs content analysis to examine the course offerings of Ontario’s pre-service teacher education programs. Results showed substantial variation in disability-focused coursework and a notable absence of content related to collaborative practice. This inconsistency highlights the urgent need for more coherent, mandated preparation for inclusive practice across Ontario pre-service teacher education programs. The third article uses an embedded mixed methods design to analyze special education plans from 54 Ontario school boards, linked to provincial sociodemographic data. Categorical analysis revealed misalignment between current reporting practices and outdated Ontario Ministry of Education guidelines. Exploratory factor analysis identified two dominant human resource structures: a traditional special education structure and a more inclusive structure. Further regression analyses demonstrated significant differences in HR allocation by school level, with greater exclusionary staffing practices in secondary schools. Results also showed relationships between sociodemographic variables and human resource allocations. This dissertation interrogates the fragmented implementation of inclusive education in Ontario public schools, which must be addressed systemically to acknowledge how multiple ecological layers interact to shape student experiences.
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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,021 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».