CHALLENGES OF ONLINE COLLABORATIVE LEARNING AMONG SPECIAL NEEDS UNIVERSITY STUDENTS
Notice bibliographique
Résumé
Teaching and learning in the 21st century is no longer confined in the four walls of a classroom, as classes can also be conducted online. However, a predominant disadvantage of online learning is the limited opportunity for students to have face to face interaction with educators and peers. In contrast to able-bodied students, online collaborative learning among special needs students (SNS) has not been closely examined and their experience has been minimally evidenced in the current body of literature. Therefore, the purpose of this study was to investigate challenges faced by the special needs university students when having online collaborative learning. This study was conducted quantitatively, whereby a survey method was used for the data collection. Analysis of data was performed using SPSS, specifically employing descriptive statistics analysis. Based on the findings of the study, it was found that the SNS in this study mostly had problems communicating with their peers during online collaborative learning. They were not really lacking in collaborative skills, but they were more concerned about their peers’ perspectives on their disabilities, and their abilities to do group work. In addition, they also did not have many issues with assistance tools and technology when doing online work with their peers. In conclusion, to ensure that SNS have a meaningful learning experience in collaborative learning, all parties should be made aware of and given exposure on working with SNS in all educational institutions in the online setting.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».