Adopting Instructional Strategies for English Language Learners in Elementary Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
In an Eastern U.S. school district, little is understood about how elementary general education teachers apply instructional strategies for English Language Learners (ELLs) in the classroom and which strategies they perceive support academic achievement. The purpose of this basic qualitative study was to explore elementary general education teachers’ reported application of ELL instructional strategies and their perceptions of how those strategies support ELL academic achievement. The study’s conceptual framework consisted of Vygotsky’s sociocultural theory, which infers that learning is a social process guided by interactions with one’s environment, people, and culture. Also framing this study was Krashan’s second language acquisition theory (Long, 1983), which infers that language is attained though one’s strong desire to interact with the world around them. Two research questions were used to investigate the reported ELL instructional strategies used by teachers and how teachers perceive those strategies support ELLs’ achievement. Semistructured interviews were conducted with 11 elementary general education teachers. Volunteers were recruited from schools having ELL populations of 30% or more. Interview data were analyzed by using open and a priori codes and thematic analysis. The findings indicated that participants used familiar instructional strategies and consistently applied them for the whole class. Additionally, participants perceived ELLs’ academic confidence and connecting concepts with their primary language as important to academic achievement. This study contributes to positive social change through a deeper understanding of the ELL instructional strategies that may benefit elementary teachers and stakeholders.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».