Forskningen har ofta fokuserat på hur lärare och pedagoger bäst kan instruera och tillgodose elever med funktionsnedsättning. Men är metoderna som används för att lära elever med funktionsnedsättning effektiva och inkluderande för alla elever? Forskare från Michigan State University är några av de första att svara på den frågan.
Fakultets- och doktorander från hela MSU, inklusive från College of Social Science och College of Education, erbjuder några av de första resultaten om att differentiera effektiviteten av undervisningen för studenter med och utan funktionshinder.
Deras studie tyder på att för att hjälpa skolor att fatta beslut som är bäst för elevernas resultat, kanske beslutsfattare vill överväga kvalitetsmått för lärare som tittar separat på dessa elevgrupper.
Publicerad i tidskriften Educational Evaluation and Policy Analysis , ger forskningen ett stort genombrott för att förstå hur man bäst mäter prestationer för både elever med och utan funktionshinder.
"De flesta elever med funktionsnedsättning tillbringar större delen av sin skoldag i klassrum för allmän utbildning, men många lärare anger att de får otillräcklig utbildning och beredskap för att utbilda dessa elever", säger Scott Imberman, studieförfattare och professor vid institutionen för ekonomi vid College of Social Science and the College of Education.
"Vi trodde att vi genom att använda statistiska mått på lärarkvalitet kunde identifiera vilka lärare som är mer effektiva lärare med dessa elever och hur mycket allmänlärarnas förmåga att instruera dessa elever varierar."
Det är viktigt att elever med funktionsnedsättning har tillgång till högkvalitativa lärare, och inte alla lärare får den utbildning och färdigheter som krävs för att stödja dessa elever. De kan också kämpa mer med vissa ämnen, som matematik. Elevernas framgångsresultat bestäms också ofta av hur hela klassen presterar snarare än hur enskilda elever presterar.
När det gäller att utvärdera framgången för alla elever, används vanligtvis numeriska mått som kallas för mervärdesmått, eller VAM. Dessa åtgärder gör dock ofta ingen skillnad mellan att utvärdera elever med och utan funktionsnedsättningar.
MSU-forskargruppen skapade en studie med hjälp av data från Los Angeles Unified School District på grund av det stora antalet inskrivna och studenter med funktionshinder. De skapade två specifika mervärdesåtgärder – en för att utvärdera effektiviteten för lärare som instruerar elever med funktionshinder och den andra för elever utan funktionshinder.
De fann att några av de bäst presterande lärarna för elever utan funktionshinder har lägre mervärdespoäng för elever med funktionsnedsättning. På samma sätt noterade de att högpresterande lärare för elever med funktionsnedsättning har lägre mervärdespoäng för elever utan funktionshinder. Det betyder att vissa elever som kan tyckas matchas med en högkvalitativ lärare faktiskt kan ha det bättre med andra lärare.
Den större orättvisan, enligt Imberman, är att även om "en del allmänlärare har specialiserade färdigheter som gör dem mer effektiva för elever med funktionsnedsättningar, föreslog vår fallstudie i Los Angeles att handikappade elever vanligtvis inte matchas med dessa lärare."
Även om resultaten inte identifierar hur man bättre kan matcha lärare med elever med funktionsnedsättning, lyfter de upp poängen för skolor och beslutsfattare att utforska hur både grupper av elever och, särskilt de med funktionshinder, kan få bättre akademiska vinster. Det är också nödvändigt att pedagoger, särskilt de som har undervisat längre, får lämplig utbildning för att stödja elever med funktionshinder.
"Vi hoppas att våra metoder kan användas i framtiden för att hjälpa skoltjänstemän att bättre matcha elever med funktionsnedsättning till de lärare som är bäst rustade att instruera dem och bättre bedöma vilka lärare som kan behöva ytterligare utbildning i att utbilda elever med funktionsnedsättning", sa Imberman.
Mer information: W. Jesse Wood et al, Är effektiva lärare för elever med funktionsnedsättning effektiva lärare för alla?, Educational Evaluation and Policy Analysis (2023). DOI:10.3102/01623737231214555
Tillhandahålls av Michigan State University
