Best of both worlds: Learner perspectives of inclusivity in a blended course
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Neurodiversity among learners and related learning needs requires educators to move beyond existing dominant forms of traditional didactic lecturing and rigid assessment methods to inclusive practices. To support neurodiverse learners, a first-year undergraduate nursing course adopted a blended delivery model in the Fall 2022 and 2023 semesters, integrating Universal Design for Learning (UDL) principles through synchronous and asynchronous instructional strategies.  Methods: In this convergent mixed methods descriptive case study, researchers explored how students rated and described their experiences with the UDL-based course design, using surveys (n = 39) and focus groups (n = 12).   Results: While survey and focus group interview findings generally aligned, some learners found the asynchronous weekly units less effective. Thematic analysis revealed five key themes: instructor accessibility and feedback; flexibility and choice; engagement and collaboration; relevant and relatable content; and the impact of stress and anxiety on learning. Although course modifications scored lowest in surveys, focus group participants appreciated instructor flexibility.  Conclusions: Overall, the blended UDL approach supported diverse learning needs. Future recommendations include balancing delivery formats and incorporating ongoing student feedback to enhance inclusivity and better support neurodiverse learner 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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».