FRENCH IMMERSION TEACHER AND STUDENT PERCEPTIONS ABOUT SCIENCE INSTRUCTION IN A SECOND LANGUAGE SETTING
Notice bibliographique
Résumé
In Ontario, Canada, the vision for French Immersion (FI) education is grounded in the federal linguistic duality approach, which perceives knowledge of Canada's two official languages (French and English) as an important part of Canadian history as well as a notable asset in terms of student interaction and employability on an international spectrum (Ontario Ministry of Education, 2013). In Ontario, students enrolled in English language schools have the option to be taught academic subjects in both French and English. In response to requests for instructional support from FI Science teachers, representatives from the Council of Ontario Directors of Education (CODE) approached Laurentian University researchers to embark on a project that would contribute to building the capacity of teachers who teach Science in French in the Junior and Intermediate grades (7-10). The current study utilized a mixed methods approach to evaluate teacher perceptions about teaching science to second language learners, teacher beliefs about their own science teaching efficacy, as well as students' adaptive learning engagement in science. A total of 37 grade 7-10 FI teachers and their respective 324 students from across Ontario, Canada, participated in the project. Data were collected through telephone interviews, completing the Science Teaching Efficacy Belief Survey (for teachers) and the Student Adaptive Learning Engagement in Science Survey (for students). The findings show that most teacher participants generally felt that they taught science effectively, and were continually striving to find new and innovative ways to engage their students in science classes. However, these teachers faced challenges with respect to finding suitable science resources that are suitable for teaching science to second language learners. Findings from students were mixed in terms of their self-efficacy and self-regulation, for those who expressed a genuine interest in science, they were more likely to be confident in their ability to succeed in FI science classes. The paper present the findings of the current study and postulates on the potential impact of these self-perceptions from students and teachers in the FI science classrooms, as well as some suggestions for improving FI Science teaching and learning.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».