Information and communication technology related needs of college and university students with disabilities
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».