Insights and Strategies to Support Students with Autism Spectrum Disorder in Post-Secondary Contexts: A Canadian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The number of students with Autism Spectrum Disorder (ASD) entering post-secondary institutions is increasing, but students with ASD are struggling more than their typically developing peers, with high rates of mental health challenges and a lower graduation rate. This study’s purpose is to understand the learning needs/experiences of students who identify as being an individual with, or having a formal diagnosis of ASD, while highlighting perspectives of f aculty members and students from Sheridan College. Our research finds that the learning experiences of students with ASD at Sheridan are impacted by: (a) Environmental stressors, (b) Gaps in transitioning from high school to college, (c) Lack of access to leadership opportunities, (d) Lack of awareness or understanding of available supports, (e) Inadequate quiet spaces to support sensory and emotional needs, (f) Difficulty navigating inconsistent approaches in academic accommodation implementation, (g) Too much onus being placed on students to prove their need for accommodations, and (h) Difficulty navigating multiple platforms in the online learning context. Faculty participants’ responses revealed factors and strategies that have impacted their experiences teaching students with ASD including: (a) Building rapport and cultivating trust to encourage open communication and discussion regarding accommodation needs, (b) Recognizing challenges with group formats and allowing choice in group selection or foregoing mandatory group work, (c) Understanding stressors and strategies to support students’ social, communication and emotional challenges, (d) Collaboration with student affairs and Accessible Learning (AL) to support students with ASD, (e) Applying strategies learned in previous training and community employment to support students with ASD.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».