Lessons Learned from a Discipline-Specific Language Support Initiative for Multilingual Students (MLSs) in a Foundational Course in Health Sciences: A Mixed-Methods Case Study from a Western Canadian University
Notice bibliographique
Résumé
This mixed methods explanatory case study intends to explain low utilization of a joint initiative to improve language skills targeted to English as an additional language (EAL)/multilingual students (MLSs) in a disciplinary context. Considering the importance of discipline-specific language and literacy skills, a university health sciences faculty and an English language learning centre at a western Canadian University collaborated on a joint initiative to support EAL/MLSs. Language support services, such as an extra semester-long adjunct language tutorial, drop-in language services, and language support files uploaded on the Canvas Learning Management System (LMS) were provided for students enrolled in a first-year introductory-level health sciences course. A comparison of a pre-test and post-test Post-Entry Language Assessment (PELA) revealed improvements in both writing skills and perceived language skills. However, the discovery of the underutilization of language support services prompted a sequential explanatory mixed methods case study to identify learners’ reasons for low participation. Findings from the quantitative survey and qualitative interviews are shared along with recommendations for improving language support service utilization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».