Handbook of Research on Applying Universal Design for Learning Across Disciplines
Notice bibliographique
Résumé
Universal design for learning (UDL) has been hailed for over a decade as a revolutionary lens that allows campuses to shift their efforts to create inclusive environments. In recent years, UDL has gone beyond the field of disability and been explored with regards to international and indigenous students. There is now a sizable body of literature that details the benefits of implementing UDL in higher education, as well as a number of emerging studies examining the strategic challenges of developing UDL across institutions. There is, however, still a relative paucity of research discussing the transformation of instruction or assessment in concrete terms. Therefore, there is a necessity for research and information on UDL that has already been implemented in classrooms and the practical examples of what this process of transformation looks like.The Handbook of Research on Applying Universal Design for Learning Across Disciplines: Concepts, Case Studies, and Practical Implementation offers practical examples of UDL having successfully been embedded in courses within various disciplines and classroom formats, as well as across the undergraduate and graduate sectors. The chapters provide case studies and concrete examples of what the UDL reflection on practice might look like in specific faculties and departments. While highlighting UDL in areas such as educational technology, student engagement, assignment design, and inclusive education, this book is ideally intended for inservice and preservice teachers, administrators, teacher educators, higher education professors and leaders, practitioners, researchers, academicians, and students interested in the integration of UDL into strategic academic plans
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,015 |
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 ».