The Efficacy of Culturally Responsive Pedagogy for Low-Proficiency International Students in Online Teaching and Learning
Notice bibliographique
Résumé
International students with low academic English proficiency face challenges with reading their course materials and writing assignments. Their challenges are exacerbated during remote learning, as they remain in their home countries, immersed in their home languages, which may be quite distant from academic English. To investigate the effects of culturally responsive pedagogy for international students online, quantitative and qualitative data were collected from a learner-driven, instructor-facilitated (LeD-InF) support program at a large university in southern Ontario. This fully online delivery of the Reading and Writing Excellence (RWE) program was re-envisioned from a long-running co-curricular program that addressed students’ academic English reading, writing, and critical thinking needs. Among eight groups (with the total enrolment of 154) in the Fall 2020 academic term cycle and nine groups (with the total enrolment of 226) in the Winter 2021 academic term cycle of the online RWE program, the intervention groups that were additionally supported with culturally responsive pedagogy had the highest volume of writing output and engagement metrics among all groups. The text data (of student voices and experiences) also reinforces the efficacy of culturally responsive pedagogy in facilitating student experience, constructing identities, promoting learner agency, increasing satisfaction, improving students’ perceptions of learning, and realizing transformative inclusivity.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».