Barriers to Success in Postsecondary Studies for Students With Disabilities: An Analysis of Current Policies and Practices
Notice bibliographique
Résumé
Students with disabilities who wish to pursue education at the postsecondary level are impacted by various factors, including: differences between practices and policies at the secondary and postsecondary level, transition supports, and available accommodations. A comprehensive literature review was conducted in order to determine current barriers and effective supports in place for students with disabilities transitioning to postsecondary education. It was found that, in Ontario, students with a disability are nearly 24% less likely to attend university when compared to students without a disability, and those who do attend are more likely to attend college (Brown & Parekh, 2010; Finnie et al., 2011). Students with learning disabilities and ADHD report being unprepared and overwhelmed by the increase in responsibility and the workload, miss academic support from their parents, and experience more problems academically (Arscott, 2013; Tsagris & Muirhead, 2012). Currently, there are transition programs which have been identified as supportive by students with disabilities; however, these programs are not consistently delivered across the province. This study compared Ontario Ministry of Education (OME) documents and policies around supporting students with disabilities, the funding available, and the supports available between elementary/secondary and postsecondary education. The study focused on the transition supports for students with disabilities as well as the effectiveness of the programs available. Students with disabilities need support to develop academic coping strategies in order to meet the academic demands of postsecondary education, and, as stated by the OME (2013a), it is crucial for schools in Ontario to provide opportunities and support for all students to make a successful transition to postsecondary education.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».