Students with Disabilities Transitioning from High School to University in Canada: Identifying Changing Accommodations
Notice bibliographique
Résumé
More students with disabilities are attending university in Canada, bringing increasing expectations for academic accommodations. This study compared accommodations offered in high school and university for 71 first-year undergraduates with disabilities at Queen’s University in Ontario, Canada. More than a third (34%) of the participants presented with a disability label at university different from what they had in high school. Eighty-six percent (86%) of participants received fewer accommodations in university (6.34 fewer on average). The most frequently lost accommodations were individualized instructional supports and extra time on exams. High school students who received human-assisted accommodations, and those who identified as exceptional, lost the highest number of accommodations. Accommodations increased for students who attended private high schools. These findings have practice implications for both high schools and universities. Instead of using disability labels, high school students with disabilities should be taught how to describe their disability-related functional limitations (FLs) within academic activities. High schools should align Grade 12 academic accommodations specifically to disability-related FLs for university-bound students with disabilities. Universities should communicate clear information about its accommodation process. This includes the conditions in which specific accommodations, such as memory aids, are granted. Universities should identify and support students whose accommodations change significantly upon their arrival from high school. Finally, universities ought to adopt Universal Design for Learning principles in teaching wherever possible. This will help create a welcoming learning environment for all students, including high school students experiencing significant changes to their accommodations as they transition to university.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».