University Students' Perceptions of Learning Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Special education has been widely explored as the prevalence of learning disabilities (LD) has become extremely relevant (Statistics Canada, 2016). Therefore, it is important to gain a deeper understanding of the terminology special education and inclusive education, to promote further awareness of how it can be impactful to students with LDs learning. Special education exists to support individuals with LDs who benefit from specialized learning plans, to help facilitate and enhance their learning (Street, 2004). The essence of inclusive education is to ensure that diversity is supported and celebrated by each unique learner (UNESCO, 2008). An LD can be referred to as a group of heterogeneous disorders which may impact an individual's organization skills, retention, comprehension, or use of verbal and non-verbal information (Learning Disabilities Association of Canada, 2016). This qualitative narrative inquiry approach investigated how students within Southern Ontario with a learning disability diagnosis story and perceive their learning and their access to support at the university level. Semi-structured interviews were implemented to gather meaningful data (van den Hoonaard, 2018). The results revealed the challenges that participants faced due to their LDs, such as stigmas associated with LDs and the obstacles they overcame while receiving accommodations. To conclude, policies and regulations need to be implemented to not only help educate faculty regarding accommodations but also find ways to enhance the services provided to students.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».