An Investigation into the Use and Benefits of Assistive Technologies for English as a Second Language Users' Literacy Development.
Notice bibliographique
Résumé
This investigation uses the quasi experimental one group pretest-posttest research design to identify vocabulary learning strategies specific to an International Practical Nurse Diploma program, at a western college in Canada. Vocabulary Learning Strategies proposed by Oxford (1990) and the Overlapping Waves Theory by Siegler (1996) will be applied to identify the cognitive development of the students. This cognitive analysis is based on creating a Universally Designed educational environment which will accommodate individuals with a wide range of abilities and disabilities by reducing barriers (Rose, Hasselbring, Stahi, & Zabala, 2005). Based on this principle, the investigation used Assistive Technologies to support college students‟ English Language development focusing on vocabulary. This strategy could provide a link for struggling students by minimizing frustrations while providing constant feedback (Sorrell, Bell & McCallum, 2007). The objectives of this research are to: a) develop strategy support through the use of an Assistive Technology that introduce students to key programs which will familiarize them with the features of the Read & Write Gold program, and b) to identify relationships between student strategy choices (features or prior strategies) and intervention effectiveness. Technological supports need to be researched further too continually grow and develop programs to meet the current needs of students and employers alike.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».