Inclusive Online Nursing Education: Learner Perceptions of Universal Design for Learning Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Diversity in age, background, circumstances, and abilities among post-secondary learners has become increasingly common in online nursing education. Thus, there is a need for educators to build an inclusive environment that is responsive to this variety, to optimize learner achievement. Universal Design for Learning (UDL) offers educators a theoretical framework to proactively design an inclusive online course curriculum that is responsive to varied learner populations and minimizes learning barriers encountered. A convergent mixed-methods descriptive case study was conducted of learners enrolled in a large first-year undergraduate nursing course in Canada, which was redesigned using UDL principles. The purpose of this case study was to answer the research question: How do learners’ rate and describe the effectiveness of instructional strategies used in supporting inclusivity of diverse learning preferences and needs in an online environment. Data was collected in 2020, from a cohort of 230 learners using a survey questionnaire (n=40) and focus group (n=7) by a hired research assistant, for the convergent mixed-methods analysis and resulting discussion. Survey respondents rated accessible course material, inclusive lecture strategies, accommodations, inclusive assessment, and classroom constructs of the survey tool, as being most inclusive of diverse needs. Focus group participants described assessment methods, instructor presence, and UDL based course design elements, as the preferred instructional strategies used in the curriculum, with group work and navigation issues being most problematic. A purposeful selection of synchronous and asynchronous UDL based instructional strategies by educators, which integrate multiple means of engagement, representation, action and expression, offered an inclusive online environment for diverse learning needs.
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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 | 0,017 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».