Assistive technology for reading and writing, and coping with anxiety
Notice bibliographique
Résumé
It seems that in the 21st century digital technology has evolved to help, assist, and support students with their learning. I wanted to research about anxiety in students and coping with their struggles in reading and writing because it connects with me on a personal level. I did not have the luxury to use the assistive technologies that are out there today. I wanted to find out the benefits and disadvantages of using assistive technologies with students that have anxiety. I believe researching this topic will help me in my future teaching practice because I will have gained more knowledge about my topic. To obtain some background knowledge about my topic, I had to do some research about anxiety in students and students who have difficulties in reading and writing. Through this background research I now have a better understanding about assistive technology and how it can help students. From my research findings, I learned that yes assistive technology can help students with anxiety and problems with reading and writing, but to not let the students become too dependent on the technology. I also found out to make sure the technology matches with the student because if not then the student will avoid using the technology and anxiety can increase. Another key take away from my findings was that I need to be knowledgeable about the assistive technologies I plan on using with students. If I do not have the knowledge it is not going to help a student who has certain learning needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».