Educational technologies as tools for self-regulated learning for students with autism in post-secondary settings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of Autism Spectrum Disorder (ASD) has been increasing globally. Educational technologies can serve as effective tools to promote learning experiences and outcomes for students with ASD. Yet, little is known about the role of educational technologies on students with ASD?s learning. Using an online survey, this dissertation study investigated the educational technologies post-secondary students with ASD (N=149) in five countries (United States, United Kingdom, Canada, New Zealand, Australia) use for their courses. Then, this study investigated the relationship between the use of educational technologies and learning outcomes as mediated by self-regulated learning strategies. This study also explored the role of autism traits on self-regulated learning for using technology and learning outcomes. Results indicate that students with ASD reported using various time management applications. A small number of students (N=12) reported using technologies to support specific needs pertaining to ASD (e.g., emotion regulation). Results indicate a positive relationship between institutional support and self-regulated learning strategies. Self-regulated learning strategies did not mediate the relationship between the use of technology and learning outcomes. Autism traits did not predict self-regulated learning strategies for using technology or learning outcomes. Findings emphasize the importance of institutional support for self-regulated learning and the importance of meaningful engagement with technologies to promote self-regulated learning and learning outcomes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle