Increasing Student Enrolment in Core French Programs in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Commitment to French language education in policy documents is not enough; it is time to identify key barriers and realize transformative possibilities in order to increase the number of graduating students who are confident and fluent in both of Canada’s official languages. With a focus on the new FSL curriculum, this study investigates Core French programming in Ontario. The primary objective of my research was to determine strategies that grade 9 Core French teachers use to motivate and inspire more students to continue pursuing French language education beyond the mandatory requirement. In order to learn how teachers are working to increase student enrolment in Core French, I have conducted a qualitative research study using purposeful sampling to interview 3 experienced Core French Educators working in the Toronto District School Board in Ontario. The semi-structured interviews revealed three findings that impact student enrolment in Core French. First, students must value what they are learning and it is important that they progress in their ability to communicate in French. Next, although the new FSL curriculum is making a positive difference in the classroom, Core French teacher still plays a bigger role than the curriculum itself when looking at future enrolment. Teachers must properly engage students in language learning and must adopt a student-centered pedagogy. Finally, Core French teachers may face several challenges, such as a lack of resources, institutional barriers, and limited elective space, that can decrease student enrolment. Several implications of these findings for In-service Teachers, Administration, School boards, and the Ministry of Education are analyzed in chapter 5. This research study is vital to improving French language education in Ontario.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».