Experiencing the needs and challenges of ELLs: Improving knowledge and efficacy of pre-service teachers through the use of a language immersion simulation
Notice bibliographique
Résumé
Pre-service teachers need to understand how to support ELLs in their future classrooms, yet evidence suggests that pre-service ELL training may not be as effective as we need it to be. One promising strategy for increasing pre-service teachers’ efficacy and knowledge around teaching ELLs is through a shock-and-show simulation. This strategy incorporates a Swedish-language immersion experience that simulates what it may like to be an ELL and the strategies that can help support these students. There were two phases: a lesson with limited scaffolding (shock) and an extensively scaffolded lesson (show). Our participants included 87 pre-service teachers who filled out pre- and post-surveys, including closed- and open-ended questions. t-Tests were used to determine whether differences in the scores from the two surveys were significant. We analyzed qualitative data using an interpretive approach to the development of codes, categories, and themes, which we triangulated with descriptive statistics to describe the frequency of the emergent codes. Our findings suggest that shock-and-show experiences may benefit pre-service teachers’ knowledge and efficacy around ELL instruction. We theorize that the emotional component of the experience connected to the cognitive aspects may help foster greater learning among pre-service teachers concerning the difficulties and needs of ELLs.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».