本文档中包含的设计,工程和其他信息是为了获得适用的核监管机构审查,并确定本文包含的BWRX-300设计和许可基础信息的可接受性。GEH关于本文档中信息的唯一承诺包含在GEH与其客户或参与公用事业之间的合同中,并且本文档中没有任何内容应解释为更改这些合同。除了未预定的目的以外,任何人使用此信息的使用均未授权;关于任何未经授权的使用,不提供任何陈述或保修,也不得推断出任何有关本文档中包含的信息的完整性,准确性或实用性的责任假设。提供本文档不会传达任何明示或暗示的许可,以使用任何专利的发明或GEH,其客户或本文中披露的其他第三方的专有信息,或未经GEH,其客户或其他第三方的书面许可而发布该文件的任何权利。
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该纲要包括48篇论文,摘要和海报,该论文是第七届国际通用设计国际会议,于2024年11月20日至22日在挪威奥斯陆举行。可以将其视为会议程序的补充。尽管UD会议系列使用通用设计一词,但它欢迎来自其他学科设计的研究人员和从业人员为多样化的用户群体设计,希望这将导致更广泛的观点,并将有助于团结这些各种方法以推进该领域。这些贡献分为六章,涵盖了设计方法,理论观点和社会经济利益;儿童,学习环境和教育;在建筑环境中的通用设计;包容性旅游和可持续社区;数字包容,沟通和组织;以及ICT和技术方面的通用设计。
版权所有©2024 ASCD。保留所有权利。以印刷或电子格式复制此作品的副本(包括在安全的Intranet上显示的复制品或存储在检索系统或其他电子存储设备中,可以从中可以制作或显示副本的其他电子存储设备),未经发布者的事先书面许可。仅购买授权的电子或印刷版,而不参与或鼓励受版权保护材料的盗版,您可以支持作者和出版商的权利。希望以印刷或电子格式复制或重新发布这项工作的读者可以通过与版权清除中心(CCC)(222 Rosewood Dr.要查询网站许可选项或任何其他重复使用,请通过www.ascd.org/permissions或permissions或permissions@ascd.org与ASCD执行任务联系。有关被授权将ASC电子书许可到机构许可的供应商列表,请访问www.ascd.org/epubs。将翻译查询发送到translations@ascd.org。
引言可访问的用餐环境将使食客有所不同,包括但不限于行动不便(PRMS),视觉障碍者(PVIS),听力障碍者(PHIS),轮椅使用者,老年人,孕妇,孕妇和婴儿婴儿车的家人。在香港有大约534,200人(PWDS)(包括多重残疾人)1和1,451,500名老年人2,分别占总人口的7.1%和20%。此外,有10岁以下儿童的家庭占香港家庭家庭的11.8%。3必须确保每个人,尤其是PWD,都可以平等地获得日常生活不同领域的商品,服务和设施。但是,很少关注餐馆提供的商品,服务和设施的可及性。研究表明,超过70%的采样餐厅未遵守可访问性要求4。常见的问题包括轮椅无法接近的入口,对轮椅使用者不友好的固定座椅,狭窄的过道以及对低视力的人的深色照明。此外,一项研究发现,旧地区只有10%的商店配备了无障碍设施。5均等机会委员会(EOC),作为一个法定机构,负责促进均等机会和消除歧视,关心PWD在其生活的各个方面的需求,并坚信PWD应该平等地获得不同商品,服务和设施。此工具包的目的是为餐饮行业提供易于阅读的实用指南,以服务于提供不同需求和点的食客,以提供住宿。尽管此工具包不是具有法律约束力的文档,但它是提高需求不同人的餐饮服务质量的良好实践的起点。通用可访问性是具有多样化客户在哪里用餐的潜在客户的决定因素。他们将被吸引到可以满足其需求并允许他们独立导航的餐厅,无论是在设施或服务方面,因此,
这项研究旨在分析学习心理学设计中的美国学习框架通用神经科学设计框架之间的关系,以支持可以满足每个人的需求的程序多样性平等包容性。本研究使用文献综述方法通过分析日记/文章的研究文章,网页,视频,书籍和各种知名的期刊,以获取有效,可靠和最新信息。成为讨论主题的主要主题与个性化学习中的神经科学链接有关,尤其是通用学习。学习过程中学习原理的方法以及要参与的策略。这项研究根据以下研究问题进行了文献综述;神经科学如何影响学习通用设计?一般目标是能够容纳每个学生学习。为此,研究人员进行了期刊数据库。因此,发现了18篇论文来分析,并在应用标准后。结果表明,一些已发表的作品具有理论概念,结果得出的结论是,学习的通用设计刺激了大脑的神经与学习过程有关,以探索所有学校包容中应用的学习理解。
通用学习设计(UDL)起源于建筑,并由应用特殊技术中心(CAST)进行了调整,并提供了提供的选择,以帮助教育工作者消除障碍,解决学习者的可变性,并满足当今学生之间存在的各种学习风格。表达了一种信念,即所有学生都有学习,并且在考虑到这一信念的制作和实施时,可以帮助所有学生在包容和公平的学习环境中取得成功。udl既不是课程,也不是课程,而是一种积极主动的方法,可以根据教育研究中最广泛复制的发现来改善和优化教学和学习。udl是一个基于标准的框架,它指导教育工作者提高目标的显着性,以设计引人入胜,挑战学习经验,使所有学生都能成为知识渊博,战略性和动机。
1 http://chat.openai.com 2 http://copilot.github.com 3 http://adept.ai 4 http://jasper.ai 5 http://midjourney.com 6 我们使用术语“判别性”是为了表明人工智能算法执行的任务是确定数据实例属于哪个类或组;分类和聚类算法是判别性人工智能的例子。虽然我们使用“判别性”一词可能会让人联想到人类歧视(例如通过种族、宗教、性别认同、基因或其他方式),但我们的使用遵循了机器学习社区建立的科学惯例(例如,参见 https://en.wikipedia.org/wiki/Discriminative_model)