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Enregistrement W3214059779 · doi:10.4018/978-1-7998-6829-3.ch001

Exploring Accessibility in Online and Blended Learning

2021· book-chapter· en· W3214059779 sur OpenAlexaff
Frédéric Fovet

Notice bibliographique

RevueAdvances in mobile and distance learning book series · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlended learningCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Inclusion (mineral)Online learningPandemicSet (abstract data type)AsidePublic relationsPsychologyMathematics educationPolitical scienceComputer scienceMedicineMultimediaEducational technologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The covid crisis has created an emergency public health situation in the K-12 sector globally that has imposed an overnight pivot to online and blended teaching and significantly accelerated a shift that had been a decade coming. There have definitely been positive outcomes to this health crisis, and change has been accelerated in schools: technology has had to be rapidly integrated, online teaching developed at lightning speed, blended instruction embraced without hesitation. These changes had faced considerable resistance in the K-12 sector before then. Unfortunately, the positive outcomes have also been accompanied by worrying challenges. Accessibility, in particular, has been set aside during the pivot, and many forms of online and blended teaching developed during the pandemic have been far from inclusive. The needs of students with disabilities have been neglected. The chapter argues that universal design for learning is a convenient, hands-on, and user-friendly framework to guide teachers as they reflect on inclusion within these innovative online learning spaces.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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