A Case Study on Multi-level Language Ability Groupings in an ESL Secondary School Classroom: Are We Making the Right Choices?
Notice bibliographique
Résumé
This research examines a multi-level language ability ESL secondary school classroom in relation to Lave and Wenger’s (1991) community of practice and Dörnyei and Ottó’s (1998) L2 motivation conceptual frameworks. Both qualitative and quantitative methodologies were employed. Case study data were collected through monthly interviews, semi-monthly observations, and monthly written journals over 3 months in Toronto from 6 participants (5 students and 1 teacher). Also, students who had been in Canada 5 years or less, and ESL teachers were invited to complete an on-line questionnaire. Results indicate that the multi-level classroom positively and negatively impacts participation and motivation. Participants define the most striking factor to impact participation and motivation as themselves; this links the two conceptual frameworks because “self-regulation” in the Actional Phase (Dörnyei & Ottó, 1998) can be better understood by legitimate peripheral participation or the ability to “imagine” and “align” oneself (Lave & Wenger, 1991). In this multi-level classroom, self-regulation is when students actively imagine possible selves who are aligned with their family or peer goals, or when faced with disengagement, students envision new roles for themselves in the classroom to overcome barriers and realign themselves with shared family or peer goals. In these cases, alignment drives imagination; however, students also use imagination to create alignment. When lower level learners see advanced students as possible selves, they feel hope for their future. Similarly, advanced learners recall their past selves when seeing their lower level peers and feel empathy for them. This interaction cements student alignment and sets a context conducive to cooperative learning which enhances students’ abilities to remain aligned with their families. Overall, this research highlights the interplay of imagination and alignment which impacts student identity. Moreover, it reveals that one aspect of the Post-actional Phase in Dörnyei and Ottó’s (1998) model, “self-concept beliefs,” can be enhanced by the notion of identity in Lave and Wenger’s (1991) framework. Finally, these findings could serve to change policy and improve programming and serve as an archive for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».