Toward a Language Education Policy for Immigrants in Thailand: Lessons Learnt from Europe and Canada with a Case Study of Phuket Island
Notice bibliographique
Résumé
Phuket, the most famous tourist island in Thailand, receives a large number of immigrants, especially from Myanmar, into its workforce. As a result, related immigration concerns are often linked to education. As such, a high number of children of these immigrants are not directly accepted by and assisted with suitable arrangements into local schools despite a linguistic priority which has been accepted internationally as a human right that children should learn in their mother tongue for improved educational success. In this study, the issue is approached by presenting a brief review of mother tongue instruction in Europe and Canada with the aim to posit for Thai policy makers to consider initializing a suitable educational language policy specifically for the children of immigrants in Thailand by employing Phuket Island as a case study. The advantages and drawbacks from western countries could provide lessons for Thailand in coping with the issue. It is proposed that enabling languages in education for immigrant children should be set out with a clear vision and strategy, and that also some educational authority should be decentralized to local governments who can respond effectively to the needs of stakeholders in the areas. Moreover, budgetary and management plans are crucial for successful implementation. Lastly, appropriate international collaboration will drive the policy toward success. Hence, linguistic phenomena within immigration and minorities in Thailand, as well as in other ASEAN countries, could be approached by moving away from the historically European standard language center, as noted by Halliday (2007).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».