Systemic Barriers to Inclusion: Leadership Practices to Support Inclusion
Notice bibliographique
Résumé
The education system continues to struggle to implement inclusive practices for neurodiverse students. Despite a shift in education from segregation to inclusion, many barriers still preclude inclusion from becoming a true practice of education. In Alberta, Canada, not only are neurodiverse students calling for equity in the classroom, but students from various cultural \nbackgrounds are entering schools, creating diverse and complex classrooms. Teachers attempt to provide individual learning opportunities for all students but as class complexity increases this becomes impractical (Alberta Teachers’ Association, 2021). Through the identification of systemic barriers that continue to hamper inclusive educational development, school leaders can \nfind solutions. Regarding special education classes Jenson (2018) believed “special education continues to promote attitudes of disability being tragic and undesirable, consequently further excluding and oppressing these students” (p. 54). Teacher perceptions and attitudes focus on medical label of the child and not the individual nature of the child. The use of standardized \ncurricula and assessments continue to be detrimental to inclusive education, particularly at the high school level (Jurado-de-los-Santos et al., 2021). Teacher and principal leadership, perspectives, and willingness to change practices are important for realizing inclusive education (Theoharis et al., 2016). An extensive literature review outlines promising practices for school \nleaders to undertake to beat the systemic barriers until a revolution happens within the whole education system.
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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 | 0,021 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».