Notice bibliographique
Résumé
Writing is an important skill for children’s academic success (e.g., Fitts et al., 2016), underlining the need for effective ESL writing instruction in the elementary classroom (Brisk, 2012; Mohr, 2017; O’Hallaron, 2014). However, there is a paucity of research on elementary ESL writing instruction in Canada. Specifically, we have little understanding about the pedagogical practices in this context. To fill this gap, this paper reports on findings of a study that investigated: (a) factors that influence teacher preparedness, and (b) challenges teachers encounter in teaching ESL writing. Eight elementary teachers, each with at least three years of teaching experience, participated in the study. Data were collected from interviews and online surveys. Findings suggest that teacher preparedness was affected by four factors: (a) background knowledge of teaching ESL writing, (b) professional learning opportunities, (c) self-learning and experience as a teacher, and (d) collaboration, mentorship, and support for teachers. The challenges teachers encountered were grouped into five categories: (a) making sense of the writing curriculum, (b) finding relevant resources, (c) lack of time, (d) difficulty providing feedback, and (e) parental involvement at home. Drawing on these findings, the paper discusses implications and recommendations for ESL writing instruction in the elementary classroom.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».