Adults with Low Literacy Skills
Notice bibliographique
Résumé
T his article focuses on an important learner—the adult with low literacy skills. Across the global enterprise of adult education, practitioners need to become more aware of the characteristics of this marginalized group of adults. Therefore, the intention of this article is to highlight the profile of this learner through the lens of different sociocul-tural theories to help guide decisions for effective teaching into the future. Learning contexts and adults with low literacy skills are two main themes in the scholarly literature. Drawing from Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) and other country reports, Werquin (2010 ) suggests that the definition of learning context is subject to debate. However, formal education and informal learning may be considered the two extremities of a learning continuum, with nonformal learning situated somewhere in between, depending on national and local perspectives. In this overview, three learning contexts provide the backdrop to profile adult learners with low literacy skills, each through a theoretical lens that helps explain the teaching and learning process. The first profile—the adult basic education (ABE) learner in the formal setting—is viewed through a motivational framework for culturally responsive teaching and a social capital theory. The adult with low literacy as a lifelong learner engaging in informal learning is the second profile and is explored through social constructivism. The third relates to essential skills training of the adult worker as seen through social cognitive theory (Essential Skills Ontario, 2012 ).
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».