The Link Between Academic Success and L2 Proficiency in the Context of Two Professional Programs
Notice bibliographique
Résumé
This article reports on two studies conducted at the same university, one investigating the link between ESL scores on an advanced ESL test and the grade point average (GPA) obtained over two semesters and the other investigating the link between French second language (FSL) scores on an advanced L2 test and both the number of courses failed and the first semester GPA. Graham's (1987) review of the literature pointed out the problems associated with research that attempts to delineate the relationship between language proficiency and academic performance, including the nature of the measures used to define L2 proficiency; the definition of academic success, especially when the GPA reported may be based on unequal numbers of courses or on dissimilar courses; and the possible influence of other variables in determining academic success. Language proficiency in our two studies consisted of measures of listening (FSL only), reading comprehension, and writing ability based on communicative principles previously validated in other work. The participants in the ESL study were 34 overseas Chinese students who had all participated in a pre-study English for Academic Purposes (EAP) program and were subsequently enrolled in a Master of Business Administration (MBA) program, where they were tracked for 18 months. Those in the French study were Canadian L1 and L2 French speakers (N = 100, N = 36) enrolled in a three-year program in civil law. In both programs, all students took the same courses. In the ESL study, other data were obtained from interviews with professors and students, a questionnaire on reading practices, and final exam marks. In the FSL study, comparisons were made between L1 and L2 profiles on the measures outlined above and the students' incoming college grades. From these data it has been possible to provide more complete answers regarding the relationship of language proficiency to academic success than was possible in much previous work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».