Dual Language: A Combined Dual Language Framework for Implementation: A 90/10 and 50/50 Model Design
Notice bibliographique
Résumé
Dual Language programs are starting to resurface amongst the best practices for increasing literacy and academic language acquisition. Substantial evidence exists to support dual language (DL) education as a viable and enriching method of supporting high levels of academic achievement for both English Language Learners (ELLs) and English-speaking students (as cited in Ray, 2009). With that being said, there is no doubt that a DL program will increase the academic achievement of Culturally Linguistically Diverse (CDL) students. However, the question that arises in the implementation of DL programs is, which model either the 90/10 or the 50/50 is effective in sustaining academic achievement of CLD students during their educational experience? One issue that can impact Dual Language Education (DLE) program design concerns the allocation of time given to each language (Lindholm-Leary, 2012). The purpose of this research is to test the implementation of the conceptual dual language framework developed by the researchers that embraces both the 90/10 and 50/50 model allowing for a blended allocation of time given to each language for biliteracy mastery. Although the focus of the study took place in the United States, the researchers have also reviewed Europe and the Middle East where the Content and Language Integrated Learning (CLIL) model is very popular as other possible contexts for implementation of the framework.
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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 | 0,023 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».