How Higher Education Leaders, Faculty Members, and Professional Staff can Enhance Services and Outcomes for Autistic Students
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research was to explore how Canadian higher education leaders, faculty members, and professional staff can enhance services and outcomes for Autistic students. This study was situated within the pragmatic paradigm and employed a multilevel, sequential, mixed method design. The mixed methods approach included a total of 111 responses, namely, online questionnaires (n=74) and synchronous or asynchronous, semi-structured interviews (n=37). The sample included a total of 79 participants across four stakeholder groups: university middle level leaders (n=23), faculty members (including two who were themselves Autistic, n=16), professional staff members working with Autistic students in offices such as accessibility services, equity and inclusion services, human rights, or student advocacy (n=10), and Autistic students or individuals who had experienced university studies (n=30). Six major findings emerged from this study: 1. The necessity of inclusive leadership to create the vision and inspire others to enhance services and educational outcomes for Autistic students; 2. The importance of including Autistic voices in the development of relevant, person-centred, outcomes-based autism policies; 3. The necessity of person-centred university policies to adequately attend to the spectrum nature of the Autistic condition; 4. The inclusion of a key strategy – Universal Design for Learning (UDL) and assessments – to ensure genuine and equitable teaching and learning systems that can meet the needs of the greatest number of students, particularly Autistic students; 5. The benefit of campus-wide education about autism led by and/or informed by Autistic individuals to create environmental changes that strengthens a university community’s understanding and acceptance of differences; and 6. The advantage of having Autistic students integrated within higher education communities. The Waisman Model of Best Practice for Autistic Inclusion and Success in Higher Education and a set of recommendations were developed from the findings. This model was designed to provide a pragmatic strategy for leaders to facilitate greater empowerment to all stakeholders, to inform policy and practices, and to innovate teaching, learning, and assessment strategies to benefit all students, but especially those who have unique learning needs, namely, Autistic students.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| 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 | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».