DIGITALIZATION IN THE INCLUSIVE EDUCATIONAL PROCESS: OVERCOMING LANGUAGE BARRIERS
Bibliographic record
Abstract
У статті досліджено роль диджиталізації в подоланні мовних бар’єрів та створенні інклюзивного навчального середовища для учнів із різноманітними потребами. Основна проблема, розглянута у роботі, полягає в обмеженому доступі до знань через мовні, фізичні та когнітивні перешкоди, які залишаються важливим викликом для традиційних освітніх систем. Метою статті є аналіз інноваційних цифрових рішень, що можуть сприяти формуванню адаптованих умов навчання для всіх учасників освітнього процесу, враховуючи їхні індивідуальні особливості та потреби. Розглянуто різні технології, що здатні спростити навчальний процес для учнів із обмеженими можливостями. Серед них – адаптивні навчальні платформи, програми для перетворення тексту на аудіо, інтерактивні додатки, які підтримують жестову мову, а також спеціалізовані мобільні застосунки з вбудованими функціями для користувачів з особливими потребами. Важливим аспектом роботи є аналіз міжнародного досвіду, що включає кейси з Канади, Німеччини та США, де такі технології допомагають інтегрувати принципи інклюзії в освіту. Автори також акцентують увагу на міжнародних стандартах доступності, які є основою для розробки цифрових навчальних продуктів, що відповідають сучасним вимогам. Використання міжнародних стандартів дозволяє впроваджувати універсальні рішення в освітній процес, які доступні для всіх учнів і враховують їхні індивідуальні потреби. Стаття демонструє, що впровадження цифрових інструментів і платформ є важливим кроком на шляху до більш доступної, гнучкої та рівноправної освіти. Запропоновані підходи можуть стати основою для розробки програм і стратегій, орієнтованих на інтеграцію диджиталізації в освітній процес, що дозволить знизити бар’єри у навчанні та сприяти створенню відкритого освітнього середовища для всіх учнів, відповідно до їх особливостей і можливостей.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.017 |
| Open science | 0.001 | 0.022 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".