An Empowerment Tool for Teaching English Effectively to Refugees: A Case Study of Syrian Adult Refugees in the UK
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing demand today to fill the gap in the literature with studies that focus on teaching English to adult refugees who are illiterate or have had interrupted education and no English proficiency. This group has been ignored because ESOL courses are not designed to serve their needs, namely, to be self-reliant and socially integrated. This paper shares my personal experience with six Syrian adult refugees, 2 females and 4 males ranging in age from 26 to 52, with either interrupted elementary education or illiteracy. They had no English language proficiency and could neither speak nor understand English at all. Their first language was Arabic. The rote learning approach was used as an empowerment tool to teach self-reliance in speaking and listening when dealing with these participants’ priority themes. The approach is based on memorization using both repetition and recall. Their remarks of progress towards self-reliance varied due to age and motivational factors. Four participants moved from A0 level to A1+, while the other two reached A2 level. Gaining self-reliance helped them to socially integrate, find a job, and gain greater self-confidence. Results of the study might be useful to teachers who are involved in teaching English to refugees as volunteers and to refugees’ organizations to shift from relying totally on interpretation to rote learning when specifically dealing with this group of refugees.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».