Teachers' Perceptions of French Immersion Inclusionary Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Historically, students with diverse learning needs were segregated from mainstream classrooms. It was not until the 1990’s that this model was replaced with inclusive education, whereby all students are well integrated into the mainstream classroom and all students learn together with some modifications that suit their needs. French immersion (FI) programs in Canada aim to provide non-francophone students with the opportunity to acquire fluency in speaking, reading, writing, listening and communicating in French by the end of Grade 12 by immersing them in an almost all-French instructed education (Calgary Board of Education, n.d.). Despite the large body of research exploring inclusion and its manifold benefits for all students in mainstream programs (Avramidis et al., 2000; Dupoux, Wolman, & Estrada, 2005; Subban & Sharm, 2006; Mashburn et al., 2008; Baker et al., 1994), FI inclusion still remains notably underexplored, especially the ways teachers use strategies to achieve an inclusive classroom (see Arnett and Bourgoin, 2018, for an exception). The goal of this study is to gain a better understanding of FI teachers’ perspectives on the current inclusionary strategies that are used to encourage students to reach their full potential and remain in FI for high school. Surveys were administered to grade 9 teachers, principals, and vice-principals in FI programs across Calgary school boards. Teachers additionally completed a Teacher Attribution Scale (Ghanizadeh & Ghonsooly, 2015) to identify the factors they believe are responsible for the successful implementation of inclusion in the classroom. Using a mixed-methods approach, this study confirms previous research findings that suggest students are often likely to leave the program if they are encountering academic difficulty. This study suggests that teachers’ attempts to try to address these difficulties through inclusionary practices are hindered by the lack of preparation time, large class sizes, or not having sufficient knowledge on inclusionary strategies. This study reveals that teachers often do not hold themselves ultimately responsible in ensuring that students find success in FI, but rather believe that it is the students’ and parents’ responsibility.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».