Roles of teacher assistants in elementary school special education settings / by William Anthony Hanlon.
Notice bibliographique
Résumé
While the occupation of teacher assistant has become rooted in the \nOntario School System no research exists concerning the roles these teacher \nassistants perform in Ontario. There is also a paucity of research which \nexamines teacher assistant roles from the point of view of teacher assistants \nthemselves. \nThis research investigated the roles of teacher assistants in two \nelementary school special education classrooms in Ontario. Qualitative \nmethods were used to gain an insider?s view of what teacher assistants do in \nthe classroom. These methods included interviews with teacher assistants, \nteachers, principals and a superintendent as well as observations of teacher \nassistants and teachers working together in the classroom and document \nanalysis of the Site School Board Teacher Assistant job description and \nrelevant Ontario Teachers? Federation documents. \nBased on the data a conceptual model of the roles of the teacher \nassistant was developed. This model consisted of two categories of roles. \nCategory I was called Working with Children and consisted of five roles: \ninstructor, behaviour manager, observer, caregiver and team player. Category II \nwas called Non-Contact with Children and consisted of two roles: technician \nand clerk. \nImplications of this research include the development of curriculum for \npreservice and inservice programs for teacher assistants as well as augmenting \ncurriculum in teacher preservice special education training in order to address \nhow to fully utilize the teacher assistants in the classroom. Further research is \nrecommended to investigate the caregiver role in greater depth and to examine \nthe relationship between the roles of the teacher and the teacher assistant.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».