Supporting Students with Exceptionalities in French Immersion Programs in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
French Immersion (FI) education continues to be a popular choice for parents across Canada. However, recently FI programs have come under criticism for not being inclusive to students with exceptionalities. While there has been research around the suitability of FI for students and the factors that attribute to students leaving the program, this qualitative research study serves to investigate the perceptions of teachers who are modifying and accommodating for students with exceptionalities in FI classrooms. The methodology of this study was to conduct semi-structured interviews with two Ontario certified teachers who have worked in FI classrooms for at least five years and have experience supporting students with exceptionalities in the FI context. Through the transcription and coding of the interviews, four themes became apparent and led to important implications for FI programs. First, the participants revealed that despite an increase of students who are considered exceptional and that require additional support in FI programs, there continues to be a trend of students with exceptionalities leaving the program. Next, participants aligned with current research around student suitability in FI, stating that students with exceptionalities are no greater risk for success in learning French. Finally, the participants identified current strategies and resources for students with exceptionalities in FI as well as how lack of availability and access creates a barrier for the design and implementation of an equitable program.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».