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Enregistrement W2017441749 · doi:10.1080/09500790.2010.489150

English language immersion and students' academic achievement in English, Chinese and mathematics

2010· article· en· W2017441749 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEvaluation & Research in Education · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationCompetence (human resources)English languagePsychologyAcademic achievementChinese languagePedagogyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research has demonstrated that second language immersion is an effective means of facilitating primary school students' second language without undermining competence in their first language. Despite the rapid growth of English immersion (EI) programmes in China, only limited empirical research has been conducted to evaluate students' academic achievement in these programmes. This study addressed three primary research questions regarding EI students' academic achievement represented by English (L2), Chinese (L1) and mathematics. This study was conducted with a group of Grade 2 (n=385), Grade 4 (n=430) and Grade 6 (n=183) students in immersion or non-immersion programmes in three schools in China. Cambridge Young Learners English Tests were employed as the L2 measure. School-issued achievement tests in L1 (Chinese) and in mathematics were also employed. The results show that immersion students, compared with non-immersion students, did better in English at all three grade levels. They also did similarly in Chinese and mathematics at Grades 2 and 4, but better at Grade 6. The findings from this evaluation study demonstrate a complex and developmental picture of students' academic achievement in English, Chinese and mathematics.

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.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,770

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,373 · 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