Beginning Adult Literacy Learners, Portfolios, and Self-Regulated Learning
Notice bibliographique
Résumé
The use of self-regulated learning (SRL) strategies such as planning, goal-setting, monitoring, evaluating, and reflecting on ways to improve learning typically involve print-based literacy skills. Beginning adult English as a second language literacy learners (BELLs) who have had few prior experiences with formal, school-based learning are in the process of developing the formal SRL strategies associated with effective classroom learning. The use of portfolios in the classroom has been found to contribute to the development of both literacy and SRL strategies; however, investigations of BELLs’ portfolio use and SRL are scarce. To address this gap, 118 BELLs from 23 different classes were individually interviewed to investigate their experiences with and perceptions of portfolio use and assessment in their task-based language and literacy classes. Bi/multi-lingual interpreters conducted, transcribed, and translated the interviews into English. Students’ responses regarding the purpose of portfolios, the processes involved in using portfolios, their attitudes towards portfolios, and the influence of portfolios on their learning were thematically analyzed for evidence of SRL. Results revealed that (a) BELLs’ attitudes towards portfolios were generally positive in that portfolios helped them to organize their work for later review and allowed them to see their improvement, and (b) BELLs’ emergent understanding and use of portfolios as a tool for SRL was influenced by the high levels of teacher-regulation and the summative use of portfolio results for advancement in these classes. Findings are discussed in regard to the role of portfolios in developing SRL and their practical implications for literacy instruction.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».