Uplifting voices of the unheard: Exploring students with learning disabilities’ perspectives about their learning in science
Notice bibliographique
Résumé
Les personnes handicapées sont sous-représentées dans les domaines de la science, de la technologie, de l'ingénierie et des mathématiques (STIM). Étant donné que la diversité est importante pour parvenir à une société prospère, il est nécessaire d'augmenter la représentation de ces personnes dans l'enseignement postsecondaire et les carrières en STIM. Une façon d'y parvenir est de faire valoriser la voix des jeunes étudiants handicapés lors du développement de l'éducation en STIM. Plus précisément, ma recherche est concentrée sur l'intégration des perspectives des élèves ayant des difficultés d'apprentissage lors du développement de l'éducation en science en explorant leurs perspectives sur leur apprentissage des sciences. Pour avancer dans ma recherche, j’ai appliqué la méthodologie de phénoménologie: j’ai passée en entrevue sept étudiants ayant des difficultés d'apprentissage qui fréquentent une école secondaire à Montréal, Québec. Les deux questions suivantes ont approfondi ma recherche: (1) Quelles sont les perspectives des élèves ayant des difficultés d'apprentissage quant à leur apprentissage des sciences? et (2) Quelles sont les perspectives des élèves ayant des difficultés d'apprentissage sur la façon dont ils ont été supportés dans leur apprentissage des sciences? Les résultats indiquent que les participants considèrent l'apprentissage des sciences comme étant important et qu’il peut se produire de diverses manières, soit durant ou hors des cours de sciences. De plus, les élèves se sont sentis supportés dans leur apprentissage des sciences par différentes personnes éduquées telles que leurs parents, enseignants et écoles. Ces résultats peuvent informer ces derniers sur les stratégies les plus efficaces à incorporer pour soutenir les élèves ayant des difficultés d'apprentissage dans leur maitrise des sujets de science afin de les encourager à poursuivre des études en sciences. Cela peut augmenter la représentation de ces personnes en STIM. Mots-clés: voix d’élève, difficultés d'apprentissage, apprendre les sciences, personnes éducatifs
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,018 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».