Experiences of Autistic Students in Postsecondary Education: A Review of Reviews
Notice bibliographique
Résumé
Background: The number of autistic students enrolling in postsecondary education is rising, accompanied by an increase in research and subsequent reviews (i.e., meta-analyses, systematic and scoping reviews) describing the experiences of autistic postsecondary students. We summarize the current state of the literature by describing the characteristics (e.g., publication year, language use), evaluating the quality, and mapping the domains and findings of reviews examining autistic postsecondary students to inform future directions of this research. Methods: Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines for systematic reviews and meta-analyses were followed. Reviews were included if they were (1) published between January 2000 and December 2023; (2) focused on postsecondary students who had a diagnosis of autism or self-identify as autistic; and (3) focused on experiences of autistic students in postsecondary settings. Consistent with other reviews of reviews, articles were coded for quality, including publication bias. Thematic analysis was used to extract themes from reviews. Results: = 20) was mostly acceptable; however, only three assessed publication bias and eight appraised study quality. Six themes were constructed from coded information identifying gaps, main findings, and review strengths as follows: (1) the need for methodological rigor; (2) the need for evidence-based, individualized supports; (3) the need to consider autistic students as a heterogenous population with diverse academic experiences; (4) the need to understand nonacademic factors impacting academic experiences; (5) research addressing or highlighting relevant gaps; and (6) research guided by lived experience and frameworks. Conclusions: We summarize key findings from the current literature and make relevant recommendations to move the research on autism in postsecondary forward.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».