Document Landscape: Exploring What Shapes Disabled Students ’Experiences in Practice- Based Education
Notice bibliographique
Résumé
Disabled students often face challenges in effectively meeting their learning and practicum requirements, even though institutions have policies in place to support access. Practice-based learning helps to ensure students have acquired sufficient practical knowledge of the field. It is used in many disciplines for effective skill development, and is mandatory for some accreditations, particularly in healthcare professional training. A wide array of documents (information artifacts) has been produced in connection with efforts to mitigate practice-based- education access barriers. Organizational challenges, including availability and distribution of effective documents, have led to ongoing inaccessibility. In this work, we put ourselves in the shoes of a student and imagine what documents would appear if a student were to self-search for resources that were available on the internet. We assembled a corpus of such documents [n=43] and conducted a qualitative analysis of document form and content. Three themes emerged from the form of the documents: (1) across all artifacts reviewed, students were absent from production and authorship; (2) limited documents were directly related to practice-based education; and (3) higher education institutions grapple with tensions in the choice of media as this selection can affect how the documents operate within their communities. Looking at the content of the documents we found that (1) barriers to access are often described as the responsibility of the disabled student; and (2) the vast majority of documents require, expect, or presume disclosure of disability status to be a prerequisite to access, revealing a reliance on a medical/individual model of disability. We conclude with a reflection on how the form and content of the documents may shape disabled students ’experiences in practice-based 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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».