Assistive technology and daily living challenges among students with disabilities at University of Gondar, Ethiopia: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disability influences activities of daily living, leading to unsafe conditions, poor quality of life, and dependence on others and assistive technologies. Despite limited access and unmet needs, assistive technology enables users to participate in education and be independent members of their community. Students with disabilities in higher education face many challenges in their day-to-day activities and evidence is limited in the study area. Therefore, this study aimed to explore assistive technology experience and daily living challenges among students with disabilities in higher education. METHOD: A descriptive qualitative study design was employed at the University of Gondar, Gondar, Ethiopia, between December 20, 2022, and January 20, 2023. A purposive sampling method was employed to recruit 14 students with disabilities. An in-depth interview was employed using semi-structured questionnaires. Open Code version 4 software for coding and reflexive thematic analysis approach was employed for the analysis. RESULT: A total of 14 students with disabilities were included in an in-depth interview. Four main themes emerged, which included activities of daily living, attitudes toward people with disabilities, barriers to accessibility, and access to assistive technology. CONCLUSION: Barriers to activities of daily living among students with disabilities were poor accessibility of infrastructural facilities, lack of teaching/learning materials in an accessible format, and negative attitudes. The present study's finding is needed to support students in higher education for their academic achievement and to design appropriate rehabilitation strategies and policies on the accessibility of physical infrastructures, inclusive education, and the provision of assistive technology.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,016 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».