“Change Isn't Exactly Easy”: Autistic University Students' Lived Learning Experiences During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 (coronavirus disease 2019) pandemic-related isolation measures caused significant unexpected changes in learning experiences for all university students, including autistic students. So far, there has been a lack of information on autistic university students' lived learning experiences caused by the changes in the teaching delivery formats from face-to-face to online during this time. Our study addressed this gap by investigating eight autistic students' reported learning experiences during the rapid changes caused by the pandemic and discussing student-advocated learning supports. Methods: The participants in this qualitative study were eight formally or self-diagnosed, English-speaking, autistic undergraduate and graduate university students from a mid-sized Canadian university. Participants took part in semi-structured interviews that focused on their learning experiences and preferences before and during the pandemic, including what supports they found helpful. To analyze and interpret the data, autistic and nonautistic researchers used reflexive thematic analysis and a consultative participatory approach. Results: Our findings suggest that individual (i.e., organizational skills; mental health), interactional (i.e., prior experiences interacting with instructors and teaching assistants), and environmental (i.e., sensory environments, class sizes, virtual learning environments) factors, which were interrelated, determined the nature and quality of these autistic students' learning experiences and their academic preferences during the pandemic. We also found that each autistic student reported unique learning experiences and needed individualized supports for their learning. Conclusions: Several interrelated factors (individual, interactional, and environmental) affected the nature and quality of autistic university students' experiences during the pandemic. Each student had unique experiences and needed individualized supports.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».