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Enregistrement W110689232 · doi:10.5206/cie-eci.v40i1.9172

Tracking the Success of English Language Learners within the Context of the Ontario Secondary School Literacy Test

2011· article· en· W110689232 sur OpenAlexaffvenueabout
Han Han, Liying Cheng

Notice bibliographique

RevueComparative and International Education · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)LiteracyPsychologyPedagogyHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study tracked 8 high school English Language Learners (ELLs) from 2 Ontario secondary schools located in small Ontario cities for 3 years and closely documented their linguistic, cognitive, and socio-cultural learning experiences. Each student was visited 2-4 times per year and face-to-face interviews were used on each visit. It was found that these students‘ difficulties in academic English were the major challenge to their success in their high school subject-area courses and in the Ontario Secondary School Literacy Test (OSSLT). These challenges, in turn, affected their educational goals. The findings of this study provide a rich understanding of these students‘ educational achievement as they concurrently learned English and their subject-area courses within the context of the OSSLT—a large-scale high-stakes literacy test. Cette étude recense trois années d‘expériences d‘apprentissage linguistiques, cognitives et socio culturelles de huit allophones d‘anglais langue seconde (ALS) issus de deux écoles secondaires situées dans des petites villes de l‘Ontario. Chaque étudiant a été interviewé en face à face deux à quatre fois par an. Les résultats montrent que la difficulté majeure de ces étudiants est l‘apprentissage de l‘anglais académique et que cet apprentissage détermine leur succès dans tous les autres cours au niveau du lycée et au Test Provincial des Compétences Linguistiques (TPCL) de l‘Ontario. Ce défi affecte également leurs objectifs éducatifs. Les résultats de cette étude montrent non seulement les performances éducatives de ces étudiants en ALS mais aussi dans leurs autres cours dans le cadre du TPCL, un test à enjeux élevés.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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