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Enregistrement W2168931649 · doi:10.3402/rlt.v20i0.18646

Information and communication technology related needs of college and university students with disabilities

2012· article· en· W2168931649 sur OpenAlexafffundabout
Catherine S. Fichten, Jennison V. Asuncion, Joan Wolforth, Maria Barile, Jillian Budd, Natalina Martiniello, Rhonda Amsel

Notice bibliographique

RevueResearch in Learning Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Accessibility for Disabilities
Établissements canadiensMcGill UniversityDawson CollegeJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Council on Learning
Mots-clésInformation and Communications TechnologyICTSScale (ratio)PsychologyHigher educationMedical educationCitationPedagogyComputer sciencePolitical scienceLibrary scienceMedicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To explore variables related to how well the information and communication technologies (ICTs) related needs of students with different disabilities are being met on campus at institutions of higher education, at home and in e-learning contexts. We also explore the disciplines and programmes pursued by students with different disabilities and the specialised ICTs they use. Method: A total of 1,354 Canadian university and junior/community college students with various disabilities completed the POSITIVES Scale. Results: Post-secondary students often have several disabilities which may affect how easily they can use ICTs. Students’ disabilities also influence the specialised ICTs they use and how well their ICT-related needs are being met. While the findings indicate that, overall, students’ ICT-related needs are generally well met, the results also show that these are better met on campus than at home, and at colleges than at universities. This is not related to institution size or to students’ disciplines. Conclusions: Our results show more favourable than unfavourable findings. Nevertheless, there are concerns around the availability of computers with adaptive software/hardware in specialised laboratories as well as with institutional ICT loan programmes; funding for ICTs for personal use; training, both on and off campus; and technical support off campus.Keywords: college university students; disabilities; POSITIVES Scale; ICT needs; e-learning(Published: 19 December 2012)Citation: Research in Learning Technology 2012, 20: 18646 - http://dx.doi.org/10.3402/rlt.v20i0.18646

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations35
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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