Postsecondary chemistry curricula and universal design for learning: planning for variations in learners’ abilities, needs, and interests
Notice bibliographique
Résumé
Federal legislation requires equitable access to education for all students at all levels, including in the postsecondary setting. While there have been a few studies in the chemistry education research literature base focused on how to support students with specific disabilities, this work seems to exist as a separate stream of research without direct impact on curriculum development and the overall community. This study focused on investigating how well three sets of general chemistry curricular materials support variations in students’ abilities, interests, and needs. To accomplish this, we compared the curricular materials with the Universal Design for Learning (UDL) framework, which describes steps to account for variations in ability among learners during curriculum development. The UDL framework is organized into three guidelines (multiple means of representation, action and expression, and engagement), further delineated by nine principles and thirty-one finer-grained checkpoints for designing courses. We looked for examples of enactment of the UDL checkpoints in a representative sample of activities. Across all three sets of curricular materials, only four of the thirty-one checkpoints were enacted in at least 75% of the activities, indicating high enactment. On the other hand, eleven of the checkpoints were enacted in less than 25% of the activities, indicating low enactment. Overall, there is much room for improvement in consistently providing support for learner variation within these general chemistry curricular materials. We argue that some of the burden of making curricular materials supportive of all students lies with curriculum developers and provide recommendations for improving support and accessibility.
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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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».