Leadership and Monitoring Practices for the Inclusion of Students with Autism in Mainstream Primary Schools: A Mixed-Methods Study from Israel with International Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The inclusion of students with Autism Spectrum Disorder (ASD) in mainstream primary schools presents both promising opportunities and persistent challenges for educators and school leaders. This study investigates how principals and teachers in Israel promote effective inclusion through leadership strategies, monitoring mechanisms, and pedagogical practices, while situating the findings within international perspectives. A mixed-methods design was employed, combining semi-structured interviews with principals, teachers, and aides (qualitative component) and structured surveys measuring perceptions of inclusion efficacy and monitoring frequency (quantitative component). The sample included 10 principals, 30 teachers, and 10 aides from diverse primary schools across Israel. Findings revealed critical challenges—limited training, insufficient monitoring tools, and resource constraints—but also highlighted successful practices such as individualized education programs, structured social-emotional learning (SEL), and assistive technology integration. Comparative insights from Finland, Canada, and the United Kingdom emphasized the role of sustained professional development, systematic monitoring, and collaborative leadership in achieving effective inclusion. The study concludes that sustainable inclusion for students with autism depends on strengthening pedagogical leadership, embedding structured monitoring systems, and investing in ongoing professional learning. These findings contribute to a deeper understanding of inclusive education by linking leadership, monitoring, and teacher development to the broader goal of equity and participation for all learners.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».