Changing times: emerging technologies for students with disabilities in higher education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this chapter we explore a variety of topics related to emerging technologies in the post-secondary education of students with a range of disabilities. Much has changed in the past decade including: (1) the impact and evolution of the increasing accessibility of general use technologies, comprising built-in accessibility features and accessibility checkers and correctors in both desktop and mobile operating systems and apps; (2) the increasing use of artificial intelligence (AI) in mainstream technologies, including AI-based captioning and translation into various languages; and (3) developments in braille and sign language technologies, virtual reality, voice-based web searches, wearable technologies, indoor navigation, and the potential of robots in science classrooms. We comment on the accessibility - or lack thereof - of virtual and augmented reality and highlight barriers to students with disabilities such as inaccessibility of science-based technologies, limited numbers of individuals with disabilities involved in training AI-based technologies, and the continuing high cost of some essential assistive technologies. We note the need to recruit individuals with disabilities to assist with the development of products from their inception, to test usability of products already in development, and to participate as researchers. We emphasize that developers need to assess their products’ continuing accessibility and to be attentive to user feedback. We also stress the need for colleges and universities to continue to engage their stakeholders, such as publishers of academic material, procurement officers, campus IT specialists, teaching and learning specialists, instructional designers, and librarians to ensure that accessibility standards are met throughout the institution. Finally, we note concerns related to the new technologies about privacy, ethics, and product safety.
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.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle