A Universal Design for Success: A Mixed-methods Case Study of a First-year BScN Course
Notice bibliographique
Résumé
No single universal learner type exists, however historically, pedagogical practices in higher education have focused on meeting the learning needs of an average or typical student. The purpose of this study was to describe the manner and extent in which a course, designed using Universal Design for Learning (UDL) principles, provided an inclusive learning environment to a diverse population of first-year baccalaureate nursing students. Co-instructors redesigned a large in-person and place-based course using theoretical and structural principles of UDL to remove potential learning barriers and promote authentic inclusion of all students. A convergent mixed methods descriptive case study design was used to gather qualitative and quantitative data. A purposive convenience sample was drawn from a class of 223 full and part time nursing students. Qualitative data were collected through an end of semester focus group interview (n=12) and research team meetings. Quantitative data collection involved using the Inclusive Teaching Strategies Inventory-Students survey questionnaire (Gawronski, et al., 2016) at course completion (n=32), and document review of final grades (n= 206). The use of UDL principles in the design and teaching supported the needs and abilities of learners with a variety of learning preferences and experience. Students experienced a more inclusive environment with fewer barriers to learning. Large in-person and place-based post-secondary courses designed using the key tenets of UDL successfully support inclusivity of the needs of learners with diverse backgrounds, abilities, and preferences, by proactively reducing barriers in the learning environment.
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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 | 0,042 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».