Students with learning disability and anxiety: interventions and teacher’s perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Les personnes ayant des troubles d'apprentissage (TA) ressentent davantage de symptômes d'anxiété que celles qui n'en ont pas, et leur anxiété peut augmenter avec le temps jusqu'à l'âge adulte (Mammarella et al., 2016 ; Nelson et Harwood, 2011). Les difficultés liées à l'anxiété ont des implications négatives, comme des taux de chômage plus élevés, des pensées suicidaires et une psychopathologie (p. ex., un trouble anxieux diagnostiqué). Étant donné les défis que rencontrent les personnes ayant des TA en matière d'anxiété, il est nécessaire d'adopter des approches préventives et de soutien pour soutenir les personnes ayant des TA (Eloranta et al., 2021 ; Panicker et Chelliah, 2016 ; Wilson et al., 2009). Compte tenu de la boucle négative entre les difficultés scolaires et une plus grande anxiété (Carey et al., 2016 ; Jansen et al., 2013), fournir un soutien en santé mentale à l'école et dans les cours peut fournir un soutien accessible aux élèves ayant des TA. Cependant, on ne sait pas clairement quelles interventions sont efficaces pour aider les élèves ayant des TA qui souffrent d'anxiété. De plus, les enseignants peuvent jouer un rôle crucial dans les interventions scolaires ; il est nécessaire de comprendre les caractéristiques et les croyances des enseignants qui influencent leurs choix et leurs besoins en matière d’interventions pour les élèves ayant des troubles d’apprentissage afin de garantir que les mesures de soutien sont réalisables. Pour explorer le rôle et la croyance des enseignants dans la fourniture d’interventions aux personnes ayant des troubles d’apprentissage et souffrant d’anxiété, la théorie de l’attribution développée par Weiner (1985, 2001) sera utilisée. La théorie de l’attribution offre une perspective pour comprendre la perception sociale, les auto-évaluations et les aperçus des préjugés et des croyances personnelles. La théorie de l’attribution a été utilisée pour explorer la façon dont les enseignants perçoivent et se comportent envers les élèves ayant des troubles d’apprentissage et comment ces facteurs influencent les résultats scolaires (Weiner, 2001 ; Woodcock & Faith, 2021 ; Woodcock et al., 2019). Cette thèse vise à élargir l’utilisation de la théorie de l’attribution en examinant son lien avec les décisions, les évaluations et les stratégies des enseignants pour mettre en oeuvre des interventions visant à aider les élèves ayant des troubles d’apprentissage et souffrant d’anxiété. L’étude 1 a examiné et synthétisé la littérature actuelle sur les interventions pour les élèves ayant des troubles d’apprentissage qui ciblent l’anxiété. L’étude de cadrage décrit les types d’interventions, les résultats, les obstacles et les facilitateurs pour la mise en oeuvre des interventions. L’étude 2 évalue les croyances des enseignants sur la façon dont ils abordent l’anxiété chez les élèves avec et sans TA, ainsi que leur sentiment d’auto-efficacité et leurs perceptions des interventions (sur la base des résultats de l’étude de cadrage). Cette thèse devrait apporter une contribution unique à la littérature en évaluant les interventions actuelles pour traiter l’anxiété chez les élèves avec TA ainsi qu’en identifiant les caractéristiques et les croyances des enseignants à prendre en compte lors de la mise en oeuvre des interventions
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».