Has the Implementation of MLE Improved the Achievements in Thailand’s Deep South?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».