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Enregistrement W7028310029

Erityisluokanopettajien kokemuksia kiinnipitoon johtavasta haastavasta käyttäytymisestä

2019· dissertation· fi· W7028310029 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJyväskylä University Digital Archive (University of Jyväskylä) · 2019
Typedissertation
Languefi
DomaineSocial Sciences
ThématiqueResearch in Social Sciences
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Power (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kiinnipito ja haastava käyttäytyminen erityisopetuksen kontekstissa ovat ilmiöitä, jotka näyttävät olevan tiiviissä yhteydessä toisiinsa. Haastava käyttäytyminen on yleensä kiinnipidon syy. Tutkimuksen tavoitteena oli selvittää erityisluokanopettajien kokemuksia kiinnipitoon johtavan haastavan käyttäytymisen syistä ja ennaltaehkäisykeinoista sekä heidän kokemuksiaan valmiuksistaan vastata kiinnipitoon johtavaan haastavaan käyttäytymiseen. Tutkimus seuraa fenomenologis-hermeneuttista perinnettä. Tutkimuksessa on analysoitu kahdeksan erityisluokanopettajan kokemuksia tutkitusta ilmiöstä. Aineisto kerättiin yksilöhaastatteluina ja analyysi toteutettiin fenomenologisena analyysina. Tulosten mukaan sekä kiinnipitoon johtavan haastavan käyttäytymisen syyt että ennaltaehkäisykeinot ovat moninaiset. Syyt jakautuivat vuorovaikutukseen, opetukseen, resursseihin ja erityisvaikeuksiin liittyviin syihin. Kokemukset valmiuksista muodostuivat pääpiirteittäin kokemuksista omista valmiuksista, fyysisistä valmiuksista, lain ja opintojen antamista valmiuksista ja keinoista ennaltaehkäistä haastavaa käyttäytymistä. Ennaltaehkäisykeinot jakautuivat vuorovaikutukseen, resursseihin, opetukseen ja ohjaukseen sekä yhteistyötahoihin. Vuorovaikutuksen ja opetuksen merkitykset näyttävät korostuvan sekä syiden että ennaltaehkäisykeinojen osalta. Tässä tutkimuksessa ehdotetaan useita näkökulmia tutkittua ilmiötä koskevalle jatkotutkimukselle. Suomalainen lainsäädäntö ja erityisluokanopettajan koulutus näyttävät kaipaavan kiinnipidon ja haastavan käyttäytymisen tarkempaa määrittelyä ja laajempaa huomiointia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,010

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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