The Efficacy of Florida’s Approach to In-Service English Speakers of Other Languages Teacher Training Programs
Notice bibliographique
Résumé
Much of how Florida and other states across the country justify the practice of mainstreaming English language learners into regular content classrooms rests on the premise that with the guidance of state officials, local school districts adequately train content teachers to work with English language learners. Yet little to no research exists that can help identify and analyze the overall efficacy of these programs. Consequently, this study has attempted to determine whether district training sessions in Florida are sufficiently covering the state-mandated content areas that teachers are required to learn and to what extent in-service teachers agree or disagree that they received the appropriate amount of instruction that would prepare them to instruct English language learners. Training sessions in three large Florida school districts with high proportions of English language learners were studied using a mixed-methods approach that gathered quantitative and qualitative data from observations, surveys and in-depth interviews. Among other things, the findings revealed a pattern of districts overemphasizing cross-cultural awareness issues to the detriment of other critical areas teachers need to know such as methods and curriculum. In addition, there was a general consensus on the part of participants that the trainings lacked specificity and were both impractical and redundant. A number of specific recommendations are offered such as ways to modify the focus of the curriculum, provide incentives to teachers, and create more accountability and oversight of the training sessions themselves. Policymakers are strongly urged to prioritize these types of programs by providing training sessions with more resources and attaching to them a larger sense of importance.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».