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Enregistrement W2794942146 · doi:10.25071/ryr.v3i0.40447

French-Language Education Policy at York University’s Glendon College for Anglophone French-Specialist Students

2016· article· en· W2794942146 sur OpenAlexaboutno aff
Joanna Kotasinska

Notice bibliographique

RevueRevue YOUR Review (York Online Undergraduate Research) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAP French LanguageGovernment (linguistics)FrenchConsistency (knowledge bases)Political scienceLanguage policyPedagogyOrder (exchange)Language educationSociologyHumanitiesLinguisticsComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large percentage of students enrolled in French-language programs at Toronto’s Glendon College (York University, Canada) are Anglophones, mastering the French language in order to use it in their professional lives. In order for these students to attain high proficiency in all aspects of the language—reading comprehension, writing, and oral communication—they take French second-language courses—specialized courses for Anglophones. The purpose of this study is to research different policy levels at Glendon College geared to administrators, students, and faculty, in order to understand their opinions and attitudes towards French second language learning, as well as language policy at the College. Key members of staff were interviewed, and student opinions were collected through an online survey distributed on social media. The bilingual policies of other colleges and the recommendations of the Canadian federal government were also analyzed. The study reveals current issues in French second-language education and proposes potential solutions. In general, results show that Glendon College students experience a lack of consistency in the progression of French second-language courses, and that courses lack a focus on oral production. The study outlines possible solutions for these issues, and proposes creating an official language policy for Glendon College programs.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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