Investigating the Ontario FSL High School Curriculum: An Exploratory Case Study of Non-Native French-Speaking Teachers’ Cultural Practices
Notice bibliographique
Résumé
Following a qualitative social constructivist research paradigm, this exploratory case examined how Ontario non-native French-speaking teachers approached French cultures with beginner level French as a second language (FSL) students of the high school Grade 9 Core French (CF) program. Ontario FSL educators often teach CF and students typically pursue CF in lieu of other FSL programs (Canadian Parents for French, 2017; Masson, 2018). Grade 9 is the final FSL course required for high school graduation (Masson, 2018; OME, 2014). CF students lack confidence speaking and interacting in French (Rehner, 2014) despite many years of language exposure (Masson, 2018) and often abandon FSL studies after Grade 9 (LANG, 2014). This inquiry investigated the cultural practices of ten Ontario CF Grade 9 non-native French-speaking educators from autumn 2018 to January 2019. The teachers participated in an online questionnaire, two semi-structured interviews, an online focus group, and shared cultural resources. Based on a theoretical framework that I developed, thematic analysis revealed that the teachers who recently travelled to French-speaking communities, and who maintained their French linguistic and cultural proficiencies, reflected more of the social constructivist orientation to pedagogy (Cummins, 2001, 2009; Cummins et al., 2007). Participants also modelled some elements of the neurolinguistic approach (Netten & Germain, 2012) to help students retain and reuse cultural content with growing confidence in oral communication. The teachers introduced French cultures using cuisine, music, travel, and ICT resources through CEFR-inspired practices (Council of Europe, 2001) in day-to-day practices. The participants were ambitious cultural learners and pedagogues, which supported the positive characteristics of Ontario non-native French-speaking teachers. Participants also experienced various challenges, such as ICT access issues, lack of teacher-training, and lack of student interaction with native French speakers. Therefore, the findings raised important funding and teacher-training considerations for cultural learning and interaction in Grade 9 CF.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».