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Enregistrement W2742110010 · doi:10.5539/ijel.v7n5p54

Has the Implementation of MLE Improved the Achievements in Thailand’s Deep South?

2017· article· en· W2742110010 sur OpenAlexvenueno aff
Yapar Cheni, Suppaluk Sintana, Supa Watcharasukum, Pimonpun Leelapatarapun, Pranee Lumbensa, Phimpawee Suwanno, Anas Rungwittayapun, Niharong Tohsu, Armeenoh Deemae, Niyamal Ayae

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUNICEF
Mots-clésMalayMathematics educationPsychologyTerm (time)Medical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term evaluations of student performance are important to show whether Multilingual Education (MLE) students are making real progress, as well as to show what changes are needed to make MLE programs more successful. The purpose of this paper is to describe a six-year study of MLE students in Southern Thailand. .In 2007, the Research Institute for Languages and Cultures of Asia, Mahidol University (RILCA-MU) initiated the Patani Malay-Thai Bi/multilingual Research Project in four schools in Southern Thailand. In 2011, the Yala Rajabhat University (YRU) staff began biannual student evaluations of both the experimental (MLE) schools and the “normal” Thai-only comparison schools, when the first cohort of students began primary grade 1. YRU followed these students’ performances until 2016 when they completed primary grade 6. The learning achievement for students in the experimental (MLE) schools was found to be significantly higher than that of students in the comparison schools at the level of 0.01, except in grade 6. The number of students who met the basic educational criteria was greater for the MLE schools than the comparison schools. MLE was found to be very helpful for low and mid-level performing student. Finally, scores on the critical thinking skills assessment of the MLE students were greater than the comparison school students. Thus, this six-year research project has clearly shown that MLE can help to solve the problems of teaching and learning in Thailand’s three southern border provinces. This approach to long-term evaluations can be helpful to projects in other countries also.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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