A Multiple Perspective Study of Specific Language Impairment and Verbal Communication: Exploring Perceptions of Collaborative Learning
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, a general education classroom teacher will encounter students with speech or language difficulties at some point in their teaching career. As children with disabilities and learning exceptionalities spend more time in inclusive classrooms, it is necessary for general education teachers to expand and modify their instructional and assessment practices as well as differentiate the learning environment to meet a broad range of abilities and needs. The goals of this study were to gain a deeper understanding of the challenges and barriers that students with specific language impairment (SLI) encounter during peer collaboration activities, as well as the supports and resources that enable students with SLI to successfully engage and participate in collaborative groupwork. This study utilized a phenomenological approach to explore the perspectives of teachers and speech-language pathologists. The first research question asked: what challenges and barriers do students with SLI encounter during peer collaborative activities in elementary classrooms? The analysis revealed three themes: skill development, impact of social dynamics, and reflections on COVID-19. The second research question posed in this study was: what supports and resources do students with SLI receive from teachers and speech-language pathologists to support verbal communication during collaborative learning? Four main themes were identified: Classroom practices, school and community support, classroom environment, and teacher reflection. Three key suggestions for practice are to develop strong relationships with stakeholders involved in the child’s learning, to provide opportunities for students to build communication skills in a supportive classroom environment, and to use best practices, such as UDL and DI to ensure students’ learning and communication needs are met.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».