北卡罗来纳州达勒姆市教师举行纠察活动，要求承认工会、解决工资纠纷
2008 年 7 月，北卡罗来纳州达勒姆的达勒姆公立学校中央服务大楼。 [Photo by Ildar Sagdejev / CC BY-SA 4.0] 5 月 17 日星期五，北卡罗来纳州达勒姆市的教师在 23 所学校举行了“步行”纠察队，要求达勒姆公立学校教育委员会正式承认他们的工会。 这些示威活动是今年早些时候爆发的关于公立学校工资、人员短缺和恶劣工作条件的持续争议的最新一起。 去年 7 月至 10 月期间，达勒姆县的助教和其他机密人员的工资上涨了 25%。 这次加薪是急需的加薪，但远低于全国平均水平。 一 员工薪酬分析 发现机密人员十年来没有得到生活费用调整。 在住房和基本生活必需品价格飞涨的背景下，许多涉案员工身兼数职，生活贫困。当他们加薪时，许多人都会采取措施缓解压力，比如放弃第二份工作或搬进更大的公寓。 随后，该学区在 1 月份毫无预警地宣布 DPS 预算短缺 2700 万美元。DPS 宣称错误地给 1,300 名员工加薪，并要求员工偿还这笔钱。一些学校员工开始只拿到 10 美元的薪水。 1 月中旬，校车司机和食堂员工开始罢工。2 月初，达勒姆教育工作者协会在普通民众的压力下发起抗议，导致 12 所学校关闭。反对派赢得了家长和学生的支持，并迫使达勒姆公立学校主管帕斯卡尔·穆本加 (Pascal Mubenga) 和首席财务官保罗·勒西厄 (Paul LeSieur) 辞职。 几个月过去了，争议仍未得到解决。 皮尔森敦小学体育老师弗朗西斯科·多尔兹 […]
魁北克最大护士工会拒绝政府协议
魁北克政府和该省最大的护士工会又回到了谈判桌， 魁北克跨专业健康联合会 （FIQ），在工会成员投票反对后 暂定合同交易 双方谈判代表上个月举行了会谈。 今年3月，代表大约8万名护士、实习护士、呼吸治疗师和临床灌注师的FIQ的谈判代表建议其成员投票接受该协议，成员们参加了为期三天的全民投票以做出决定。 但经过15个月的谈判，双方未能最终敲定该协议，61%的工会成员拒绝了该协议。 根据工会的 Facebook 页面，超过四分之三的工会成员参加了投票。 在周六的新闻发布会上，FIQ 主席 Julie Bouchard 表示，高投票率和大多数人的反对意味着成员们认为协议“不够”，并决心看到他们的工作条件得到改善。 尽管承认她个人对她建议的交易被拒绝感到失望，但布沙尔表示她已准备好重返谈判桌。 FIQ 主席 Julie Bouchard 表示，大多数人的反对意味着成员们认为该协议“不够”。 （加拿大广播公司） 布沙尔表示，工会领导层将首先与其成员协商，查明他们拒绝协议并重组的确切原因。 她还表示，施压策略仍将保留在桌面上。 布沙尔说：“我们已经有了罢工授权，可以一直进行无限制的总罢工。”但她补充说，只有在成员们呼吁的情况下才会发生罢工。 该工会在一份新闻稿中表示，其成员厌倦了“完全无组织的医疗保健系统”，并希望“打破一种要求用更少的钱赚更多钱的文化”。 财政部坚持“灵活性” 魁北克财政委员会主席索尼娅·莱贝尔 (Sonia Lebel) 在 X（以前称为 Twitter）上表示，将重新审视谈判。 “我们将与工会会面，了解障碍是什么。但是，背景和我们的目标将保持不变，特别是在灵活性方面。” 魁北克卫生部长克里斯蒂安·杜贝也表示，政府将继续与医护人员进行讨论。 他在 X 上表示：“我们将继续做出必要的改变，以改善我们的医疗网络并成为首选雇主。” 对于 FIQ 来说，一些症结在于政府坚持“灵活性”，即根据需要将护士转移到不同护理单位或卫生机构的权力。 工会还提出了强制加班和承认曾在私营机构工作的护士资历的问题。 魁北克党健康评论家乔尔·阿森诺表示，政府在对待护士方面需要表现出一定的灵活性，以让他们继续在医疗保健系统中工作。 阿瑟诺说：“我们无法预见在没有护士的情况下重建公共卫生系统。” “我们需要政府与他们谈判达成一项令他们满意的协议，帮助他们应对家庭责任和 [their] 专业工作。” 魁北克财政委员会主席索尼娅·勒贝尔表示，她将与工会会面，了解他们投票反对该协议的原因。 （西尔万·罗伊·鲁塞尔/加拿大广播电台） 没有与其他公共部门工会达成协议 今年早些时候，经过数月的抗议，魁北克公共部门工会共同阵线（即“公共阵线”）批准了《公共部门工会共同阵线》，该工会代表了约 420,000 名公共部门医疗保健和教育工作者 一个交易 与政府。 […]
教师和教育工作者对自闭症群体的人工干预的经验和看法| BMC心理学
线人 该研究采用有目的抽样的方式选择了 20 名符合特定标准的知情人。 这些人是自闭症儿童的父母或教育者，拥有使用人工智能干预措施来提高孩子的学习和社交沟通技能的宝贵经验。 他们都是居住在伊朗德黑兰的伊朗人。 30% (n = 6) 为女性，70% (n = 14) 为男性。 该研究的参与者年龄范围从 29 岁到 58 岁。 教师教学经验均在8年以上。 通过多种渠道和社交媒体平台进行招聘工作，以确保样本的多样性和代表性。 在整个招募过程中，潜在参与者充分了解了研究的目的、程序和可能的好处。 他们还被告知作为参与者的权利和保密保证。 为了确认他们参与的意愿，在正式纳入研究之前，要求知情者提供书面同意。 数据采集 该研究使用半结构化访谈和焦点小组来收集受访者的数据。 研究人员制定了访谈问题（附录），由三名定性研究人员组成的小组审查了其相关性。 访谈以面对面或虚拟形式单独进行，每次持续约 45-60 分钟。 还组织了由 3-5 名参与者组成的焦点小组，几乎或亲自进行。 焦点小组讨论的持续时间为 60 至 90 分钟。 在数据收集过程中，访谈和焦点小组会议均被录音，以准确捕捉参与者的反应和见解。 这些录音后来被逐字转录，以便对收集的数据进行全面分析。 通过半结构化访谈和焦点小组，该研究旨在获取参与者关于使用人工智能辅助干预措施支持自闭症儿童的学习和社交沟通技能的经验和观点的完整而详细的信息。 访谈的半结构化性质允许灵活地探索不同的主题，同时确保所有参与者都有一致的数据收集框架。 此外，焦点小组的动态和互动性质鼓励小组讨论，并允许参与者分享和相互借鉴。 数据分析 在数据收集阶段之后，该研究彻底分析了收集到的信息。 采访和焦点小组会议的录音被逐字转录，形成一个全面的文本数据集，捕捉参与者的反应和见解。 分析从彻底的熟悉过程开始，研究人员沉浸在转录数据中，深入了解参与者的账户。 这种沉浸使研究人员能够识别数据集中反复出现的主题、模式和值得注意的信息。 采用系统分析方法来确保可靠性和有效性。 数据使用归纳法和演绎法的组合进行编码。 首先，进行了开放编码过程，研究人员通过仔细检查数据并标记有意义的片段来生成初始代码。 随着分析的进行，这些代码被细化、分组并组织成类别和子类别，从而创建了编码框架。 编码后，研究人员通过从数据中识别总体主题来进行主题分析。 这些主题代表了参与者分享的关于使用人工智能辅助干预措施支持自闭症儿童的学习和社交沟通技能的重要概念、想法和观点。 […]