Are We Ready? Examining Teachers’ Experiences Supporting the Transition of Newly-Arrived Syrian Refugee Students to the Canadian Elementary Classroom
Notice bibliographique
Résumé
The Syrian refugee crisis has prompted more than 39 000 refugees to make Canada their home, many of them children who have become a significant part of our classroom populations (Government of Canada, 2017). This study aimed to explore the question “How are teachers supporting the transition of Syrian refugee students into the elementary classroom?” Given the emergent nature of this topic, little literature exists on the pedagogies that will best support these students, though educators might learn from the negative experiences that past refugee student groups had within the Canadian education system in order to guide their teaching (Yau, 1995; Young and Chan 2014). Using semi-structured interviews based on qualitative research protocols, this study found that the ability to support newly-arrived Syrian refugee students was affected by (1) the different experiences that Syrian refugee students have had, (2) teacher ability to build positive student-teacher relationships, (3) teacher knowledge of English language learner (ELL) pedagogy, and (4) teacher readiness. In order to address the needs of newly-arrived Syrian refugee students, educational stakeholders will have to re-evaluate the financial and practical resources – such as training workshops – made available to teachers welcoming Syrian refugee students to their classrooms.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».