Twenty Years Into the 21st Century – Tech-related Accommodations for College Students with Mental Health and Other Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Virtually all North American two- and four-year colleges provide accommodations to their increasing numbers of students with disabilities. To explore technology and non-technology related accommodations for these students we surveyed 118 Canadian two- and four-year college students who self-reported at least one disability, including a mental health related disability, and indicated that they had registered for access services from their college. Seventy-four students without disabilities were included in some analyses. Our findings reveal emerging issues such as non-binary gender and multiple comorbidities, in addition to more targeted recommendations concerning technology use. For example, over half of our sample self-reported multiple disabilities; there is a large number of students with mental health related disabilities (e.g., anxiety disorders, mood disorders), many of whom have comorbid disabilities; binary (male, female) gender designations are outdated; and exam and classroom accommodations without technologies are still the most popular. Grades of students with and without disabilities did not differ. Similarly, the number of different types of accommodations in two- and four-year colleges did not differ. Students generally had high technology related self-efficacy and they saw the substantial benefit of technologies, especially of writing tools. Students with mental health related disability used somewhat fewer technologies for reading, writing and time management. Self-efficacy and perceived benefit were highest for writing technologies. General use technologies such as Microsoft Office and Google Docs that were reported by most students in this study are increasingly used as adaptive aids. In future, use of technology related accommodations is likely to include showing students how to use general use software.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».