Guiding Empowerment Model: Liberating Neurodiversity in Online Higher Education

要約

この革新的な実践のフルペーパーでは、学習と機能に影響を与えるさまざまな動的要因を特定することにより、神経発散型で状況的に制限された学習者の公平性のギャップに対処します。
教育者は、学力への影響を測定するために学習者の認知能力と学習の好みを特定することへの関心が高まっています。
多くの場合、教育機関は画一的なアプローチを採用しており、障害のある学生が自己主張したり、不十分なサポートを容認したりする負担が生じています。
新しいフレームワークは、オンライン教育などの指導アプローチを通じて神経発散型の学習者を導きます。
しかし、これらの枠組みは、特に未公開の学習障害や発達障害、状況上の限界を持つ人々に対して、全体的な環境ニーズに対処したり、テクノロジー介入を推奨したりすることはできません。
この記事では、約 100 件の論文の二次研究を通じて神経発散的な視点を統合し、学習者の能力に影響を与える日常の経験を文脈化する主要な認知的要因と状況的要因を含む指導的エンパワーメント モデルを紹介します。
機能上のユーザーの問題を浮き彫りにする 3 つのサンプル学生プロファイルを合成します。
このモデルを使用して、サンプル学習プラットフォームの機能とその他のサポート技術ソリューションを評価します。
提案されたアプローチは、学習のユニバーサルデザインなどのフレームワークを強化して、さまざまな感覚処理の違い、社会的つながりの課題、環境の制限などの要因を考慮します。
カスタマイズ可能なタスク管理、ガイド付きのさまざまなコンテンツへのアクセス、ガイド付きのマルチモーダルコラボレーションなどのテクノロジー対応機能を通じてこのモードを適用することで、神経発散型で状況に制限のある学習者の主要な学習障壁が取り除かれ、学業の成功への追求が活性化されることを提案します。
目標。

要約(オリジナル)

In this innovative practice full paper, we address the equity gap for neurodivergent and situationally limited learners by identifying the spectrum of dynamic factors that impact learning and function. Educators have shown a growing interest in identifying learners’ cognitive abilities and learning preferences to measure their impact on academic achievement. Often institutions employ one-size-fits-all approaches leaving the burden on disabled students to self-advocate or tolerate inadequate support. Emerging frameworks guide neurodivergent learners through instructional approaches, such as online education. However, these frameworks fail to address holistic environmental needs or recommend technology interventions, particularly for those with undisclosed learning or developmental disabilities and situational limitations. In this article, we integrate a neurodivergent perspective through secondary research of around 100 articles to introduce a Guiding Empowerment Model involving key cognitive and situational factors that contextualize day-to-day experiences affecting learner ability. We synthesize three sample student profiles that highlight user problems in functioning. We use this model to evaluate sample learning platform features and other supportive technology solutions. The proposed approach augments frameworks such as Universal Design for Learning to consider factors including various sensory processing differences, social connection challenges, and environmental limitations. We suggest that by applying the mode through technology-enabled features such as customizable task management, guided varied content access, and guided multi-modal collaboration, major learning barriers of neurodivergent and situationally limited learners will be removed to activate the successful pursuit of their academic goals.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google