Variability in ESL Outcomes: The Influence of Age on Arrival and Length of Residence on Achievement in High School
Notice bibliographique
Résumé
This article integrates findings from earlier research (Roessingh and Kover, 2003; Roessingh, Kover, and Watt, 2005) linking distinct patterns of achievement for diverse age-on-arrival (AOA) cohorts of ESL learners on the grade 12 Alberta English language arts (ELA) examination to their vocabulary and reading comprehension scores on a standardized measure over time. Recasting the data and conducting simple statistical procedures can offer further insights into the features of cognitive academic language proficiency (CALP): the relationship between vocabulary development and academic performance. I consider ESL program effects and the connection between age on arrival, vocabulary size, and achievement outcomes as reflected on the ELA examination. I compare the ESL students' scores with those of a random sample of their native-speaking (NS) academic counterparts to note patterns among the various cohorts of learners. The results suggest that measures of language proficiency (e.g., vocabulary) can be used to gain direct insights into students' academic achievement. This work has important implications for the development of theoretical growth models that would establish language-learning trajectories of good ESL progress for varied AOA and lengths of residence (LOR) fitted against a NS trajectory.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».