Factors Affecting the Participation of the Deaf and Hard of Hearing in e-Learning and Their Satisfaction: A Quantitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Today the digital divide is measured not so much by access to the internet but by people's ability to interact in cyberspace, which calls for specific digital communication skills. These skills are also required for participation in e-learning, bearing in mind that the deaf and hard of hearing have certain characteristics related to their condition. This study aims to identify inequalities in access to e-learning by those who are deaf or hard of hearing, observe how they are related to social and demographic factors, and confirm whether the accessibility of the e-learning environment has a direct influence on their satisfaction. The study has been conducted via an electronic survey in Spain with a non-probabilistic sample, in line with the characteristics of this sector of the population, recording social and demographic data, and information about the participants' experience of e-learning and their satisfaction with the experience. The representative survey sample consisted of 484 deaf and hard-of-hearing individuals in Spain, aged between 16 and 64. Using a chi-square test for independence we obtained a significant relationship between participation in online courses and the following variables: level of education, knowledge of sign language, and number of members in the household. A correspondence analysis was then carried out to detect particular relationships between classes of the related variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».