Categorizing Interactive Digital Learning Tools to Support Neurodivergent Students in Engineering Education
Notice bibliographique
Résumé
Neurodivergent (ND) students face significant challenges in higher education due to traditional academic structures that often fail to accommodate their diverse cognitive, sensory, and executive functioning needs. To address these barriers, our study systematically categorizes digital tools that support neurodivergent students, aligning them with Universal Design for Learning (UDL) principles to enhance awareness and promote inclusive educational practices. The research categorizes digital tools based on their functionality, focusing on three UDL dimensions: (1) Multiple Means of Engagement, (2) Multiple Means of Representation, and (3) Multiple Means of Action and Expression. By structuring these tools according to UDL, we aim to provide educators, administrators, and students with a clear framework for integrating accessible technologies into teaching and learning environments. Key categories include: 1) Executive Function and Time Management Tools: (e.g., Goblin Tools, Tiimo) to assist ND students with task planning, organization, and routine-building, 2) Alternative Learning and Representation Tools: (e.g., NaturalReader, OpenDyslexic, Read&Write) that support text-to-speech conversion, alternative reading styles, and enhanced accessibility for dyslexic learners, 3) Social and Communication Support Tools: (e.g., Emergency Chat, SpeechStream) designed to help students with non-verbal communication, tone modulation, and emotional regulation. By categorizing and mapping these tools to UDL principles, our study aims to increase institutional awareness of the importance of technology-enhanced inclusivity in education. This structured approach provides a practical guide for educators and administrators to adopt digital tools that support ND students equitably, ensuring that learning environments are accessible, flexible, and responsive to diverse 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 | 0,000 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».