Factors Affecting Experiential Learning Experiences of University Students with Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Background: Experiential learning (EL) experiences are an important component of a university education, positively impacting career-related attitudes, knowledge, and skills. Students also require EL opportunities to gain experiences required for admission to competitive graduate and professional programs. Students with disabilities face barriers accessing and benefiting from such opportunities. Purpose: This study examined the degree to which demographic factors, type and severity of disability, dispositional factors, and overall adjustment and wellbeing are predictive of the quality of EL experiences among university students with disabilities. Methodology/approach: A survey was distributed to undergraduate students with disabilities who have participated in EL courses. Results were analyzed using multiple linear regression. Findings/conclusions: Dispositional and adjustment and wellbeing variables, including the environmental mastery dimension of their psychological wellbeing rather than demographic factors, such as gender or type and severity of disability, are significant predictors of the quality of EL experiences among students with disabilities. Implications: For students with disabilities to have academically and professionally successful EL experiences, post-secondary institutions must continue to provide appropriate accommodations and educate instructors about the diverse and complex needs of this student group. This must include an understanding of the uniqueness of each individual student’s needs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».