Teaching French as a Second Language in Canada: Convergence Points of Language, Professional Knowledge, and Mentorship from Teacher Preparation through the Beginning Years
Notice bibliographique
Résumé
French as a second language (FSL) teachers in Canada face unique circumstances and challenges in the profession, from their initial teacher preparation into the beginning years of teaching and beyond. These challenges play a role in the long-standing FSL teacher shortage across Canada. To better understand the complexity and nuance of issues facing teachers of FSL in minority settings, we conducted a study in 2021 across different regions in Canada that included 29 focus groups with a total of 89 participants from three key stakeholder groups: teacher educators working in faculties of education; school district and board representatives; and FSL teachers, with a focus on recently graduated novice teachers. In our analysis, we found that participants’ unique and contextualized experiences are framed around two key points of convergence in our data: access and conceptualizations. We present and discuss these findings, considering practical and ideological elements stemming from these points of convergence. We then conclude the paper with a synthesis of the complexities and interconnectedness inherent in the factors related to FSL teacher preparation and support, including a reflection on what this might ultimately tell us about the FSL teacher shortage.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».