Mobile Technologies That Help Post-Secondary Students Succeed: A Pilot Study of Canadian and Israeli Professionals and Students With Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
In this preliminary investigation we examine the uses of mobile devices such as smartphones, tablets and laptops for (a) non-academic and (b) academic purposes in the post-secondary classroom, as well as for (c) academic tasks outside the class by post-secondary students with disabilities. Integration of smartphones and other mobile devices into the learning process is innovative, challenging and highly relevant for post-secondary education. Also, research shows that post-secondary students like courses where use of their personal mobile devices in class is allowed. To explore how students with disabilities use their mobile devices we held four focus groups, with six to eight participants each: two in Canada (one for students with disabilities, one for professionals who assist students with disabilities) and two in Israel. The findings show that students with disabilities use their mobile devices for all the same reasons as nondisabled students. In addition, students with disabilities use general purpose mobile device features and apps as assistive aids. Implications of the blurring of the distinction between assistive and general use mobile device features and apps for the academic inclusion of post-secondary students with disabilities is discussed. It appears that for many students with disabilities, access to their personal mobile devices for academic purposes, both in and out of the classroom, is essential to ensure their full inclusion.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».