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Enregistrement W1515177629 · doi:10.18438/b84w33

Library Research Courses that Follow Universal Design Principles and Best Practices for Online Education of Special Needs Students Improve Student Learning Experiences

2015· article· en· W1515177629 sur OpenAlexvenueno aff
Dominique Daniel

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Accessibility for Disabilities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUniversal Design for LearningMedical educationPsychologyDistance educationMathematics educationLibrary instructionInformation literacyInclusion (mineral)PedagogyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of: Catalano, A. (2014). Improving distance education for students with special needs: A qualitative study of students’ experiences with an online library research course. Journal of Library & Information Services in Distance Learning, 8(1-2): 17-31. doi: 10.1080/1533290X.2014.902416 Abstract Objective – To evaluate student experience with an online library research course that follows best practices about distance education for special needs students. Design – Questionnaire and semi-structured interviews. Setting – A large private college in the United States of America. Subjects – Seven female students, both undergraduate and graduate, each with different physical and cognitive disabilities. Methods – Students were recruited from respondents to a survey about accessible library services, with a $50 gift card incentive. They took an online information literacy course that had been adapted for students with special needs, using universal design for learning and best practices in distance education for special needs students and in library instruction. Upon completion, students answered a questionnaire about the course learning activities. Students were then asked to participate in in-depth, semi-structured interviews on their learning preferences and study skills. Main Results – Students expressed overall satisfaction with the course, especially the clear organization and the ability to choose from various types of assignments for their final project. They expressed a preference for click-through, step-by-step instructions for tutorials. Five of the seven students participated in in-depth interviews, which revealed some common themes in their overall online learning experience: the challenge of obtaining extended time on tests; overcoming reluctance to participate in online discussions; the need for regular communication with instructors; and the need for clearly stated expectations and timely feedback. Conclusion – Student feedback confirms best practices identified in the literature on distance learning and on special needs students. The need for clear instructor expectations, clear course organization, and frequent interaction with the professor are common to all distance learning situations, but students with special needs are particularly in need of such well-structured instruction. Librarians should always determine accessibility before selecting software and tools to be used in online instruction. Accessible online library instruction should include information about resources for students with special needs; it should provide the same content in varied formats; and it should offer students options for assignment formats. Much research remains to be done to compare students with special needs in online and face-to-face courses, and to determine factors that improve the success of students with special needs in online courses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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.

Tête enseignante Opus0,181
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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