Engaging Clinicians and Graduate Students in the Design and Evaluation of Educational Resources about Universal Design for Learning
Notice bibliographique
Résumé
he mandate to provide inclusive education in Canadian schools means that speech-language pathologists need to be well-versed in frameworks, such as Universal Design for Learning, that support learning among students with diverse abilities. To be responsive, professional graduate programs need resources that support teaching speech-language pathology students about Universal Design for Learning. The purpose of this article was to demonstrate (a) how we applied an instructional design model and knowledge translation theory to develop educational resources about Universal Design for Learning for speech-language pathology graduate students and (b) how we assessed the feasibility of these resources and students’ perceived and actual knowledge change about Universal Design for Learning. We created the educational resources using the first three phases of the Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation (ADDIE) instructional design model together with a knowledge translation theory, Diffusion of Innovations, and through engagement of experienced school speech-language pathologists. Next, we applied the last two phases of ADDIE by delivering our resources to 19 speech-language pathology students during an educational session. We assessed the feasibility of resources and students’ knowledge of Universal Design for Learning through pre–post web-based questionnaires. Preliminary findings indicated that students perceived the resources to be practical and acceptable and there was improvement in students’ perceived knowledge of Universal Design for Learning. Resources should be implemented in a larger student cohort to reassess feasibility and knowledge change. We believe that this novel resource development methodology could serve useful to educators, researchers, and clinicians to develop high-quality, theory-informed educational resources.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,088 | 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 ».