Education For All:Approaches to Teacher Education for Inclusion
Notice bibliographique
Résumé
Over the last thirty years, there has been an international aspiration to make education provision both inclusive and equitable with resultant policy production at both international and national level. Over time, the focus of this activity has moved from the specific needs of disabled students to consideration of how schools might celebrate diversity and provide effective learning for all students. Teacher education is viewed as a key factor in creating school environments where all young people have equity of access to relevant learning opportunities no matter their background or circumstances. This paper presents six case studies from Finland, New Zealand, Lithuania, Scotland, Norway and Canada charting the changes made over time to educational provision within their national context aiming to make schools more inclusive. Each case study highlights some of the ways in which teacher education has adapted in response to these policy changes to prepare new teachers to work in inclusive school settings. Common to all case studies is the identification that further research and change is required to meet the professional learning requirements of our future teachers. In response to this identified need. Highlighting the complex nature of providing inclusive education for all, it is suggested that future teacher education must continue to explore new ways to enhance the professional expertise of teachers to be inclusive of all learners in their daily practice.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,021 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».