Factors Affecting Autistic Students’ School Motivation
Notice bibliographique
Résumé
Very little identifiable research explores the factors impacting autistic students’ school motivation and how these factors may or may not affect their academic and well-being outcomes in secondary school and beyond, including post-secondary enrollment, employment, and their quality of life. Instead, research on autism and inclusive education mainly focuses on the efficacy of interventions aimed at teaching skills related to sensory, communication, social, and behavior. Methods: A secondary analysis of survey data from an original mixed-method study was conducted to investigate how environmental, teacher, and peer factors are associated with autistic students’ school motivation. Eligible participants were between the ages of 15 and 21. In total, 72 participants (n = 72) completed an online survey to share their perspectives on their school experiences. Subsequently, linear regression analysis was conducted to answer the research question. Results: Participants who rated their schools as having pleasant physical spaces and felt that their peers understood them as a person had higher levels of school motivation. Teachers were not found to be significantly related to students’ school motivation. Participants who shared that typing was their preferred mode of communication were less motivated to attend school than students who preferred speaking communication. Conclusions: Environmental and peer factors are related to more than the day-to-day school experiences of autistic students; they are also related to their school motivation. These findings add to the existing literature on inclusive education and positive school outcomes for autistic students and offer additional explanations of the barriers that affect autistic students’ graduation from secondary school and interest in attending post-secondary education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».