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Enregistrement W2124606798 · doi:10.18806/tesl.v25i1.105

Process and Product: Creating Stories With Deaf Students

2007· article· en· W2124606798 sur OpenAlexfundvenueno aff
Charlotte Enns, Ricki Hall, Becky Isaac, Patricia MacDonald

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésAmerican Sign LanguageCurriculumSign languageMeaning (existential)PedagogyLanguage artsSign (mathematics)PsychologyProcess (computing)Mathematics educationThe artsLinguisticsComputer scienceVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article describes the implementation of one element of an adapted language arts curriculum for Deaf students in a bilingual (American Sign Language and English) educational setting. It examines the implementation of writing workshops in three elementary classrooms in a school for Deaf students. The typical steps of preparing/planning, drafting, revising, editing, and publishing were carried out by all students in both languages to create stories and produce final products in both videotaped American Sign Language and written English. The effective practice of writing workshop was adapted to meet the learning needs of Deaf students by including visual processing, meaning-based teaching strategies, and bilingual methods. By having opportunities to create and revise stories in their first language (ASL), students experienced an increased sense of ownership of their work and developed some of the metalinguistic skills that are essential to becoming effective writers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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