ERIC ED479113: Unlocking Potential: Key Components of Programming for Students with Learning Disabilities.
Notice bibliographique
Résumé
This guide provides information to assist in developing and monitoring programming for students with learning disabilities. It focuses on key components of programming based on research and best practices. Expected outcomes of implementing the suggested strategies are described for each key component. The guide stresses that these key components of programming are not discrete but must work together to be effective. A section is given to each of the nine programming components and includes an explanation, barriers to the components implementation, ways to facilitate the component, expected outcomes and results, and connections to other Alberta (Canada) learning resources. Key components are: (1) collaboration; (2) meaningful parent involvement; (3) identification and assessment; (4) ongoing assessment; (5) Individualized Program Plans; (6) transition planning; (7) self-advocacy; (8) accommodations; and (9) instruction. The following three sections apply the key components to early school years, upper elementary school years, and junior high/senior high school covering the domains of metacognition, information processing and communication, social development, and academic development. Nineteen appendices provide specific tools including worksheets, checklists, tips for parents, an observation guide, lists of accommodations, and teaching rubrics. (Contains approximately 90 references.) (DB)
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 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 ».