Fostering accessible learning environments: university faculty attitudes and practices in inclusive instruction, and relationship with faculty development
Bibliographic record
Abstract
Cette étude examinait les caractéristiques des attitudes et des pratiques des professeurs dans l'enseignement inclusif, et leurs liens avec le développement du corps professoral de l'Université Carleton à Ottawa, Ontario. Les données d'enquête, d'un échantillon de 314 professeurs enseignants et de moniteurs de cours, ont été analysées avec l'aide de méthodes statistiques déductives avancées. Un échantillon supplémentaire a été établi pour une analyse pré-post de l'efficacité d'un atelier pour promouvoir les attitudes et les connaissances liées aux étudiants handicapés, l'accessibilité dans des environnements d'apprentissage, et la conception universelle dans l'enseignement. Les résultats démontrent que les enseignants ont des attitudes positives dans l'ensemble et signalent des pratiques comparables dans l'enseignement inclusif. Les activités générales et ceux liés au handicap du développement du corps professoral promouvoir ces attitudes et pratiques. L'atelier évalué dans l'étude actuelle était efficace pour augmenter de manière importante l'approbation des attitudes et des connaissances liées à un certain nombre de mesures d'enseignement inclusif.
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 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".