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Enregistrement W4304172502 · doi:10.3390/su141912692

English Development Sustainability for English as Second Language College Transfer Students: A Case Study from a University in Hong Kong

2022· article· en· W4304172502 sur OpenAlexaff
Dennis Foung, Shirley Siu Yin Ching, Lillian Weiwei Zhang, Gwendoline Yuanyuan Guan, Kin Cheung

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHong Kong Polytechnic University
Mots-clésActive listeningSustainabilityPsychological interventionCommunity collegePsychologyMedical educationFocus groupMathematics educationEnglish languagePedagogySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sustainability of English development plays a crucial role in higher education. However, the language needs of community college transfer students have not been well studied. This paper examined the language needs and support measures for vertical transfer (VT) English as a Second Language (ESL) students after admission to the university. A qualitative approach was adopted. Thirty-nine focus groups and seven individual interviews were conducted with 124 VT ESL students. The results found that, while community college studies might have prepared VT students for basic written assignments in universities, these students needed support with advanced academic writing skills, and general speaking and listening skills. It is only if the needs and challenges of VT ESL students are clear to higher education administrators that effective strategies can be developed. For instance, the participants were not content with the current measures provided to them and required short, fun, and purpose-driven interventions. This is the first of its kind to explore the English needs and support measures among VT ESL to sustain their English development should be strengthened.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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