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Enregistrement W4400391654 · doi:10.37213/cjal.2024.33252

A School-Based Professional Learning Community Improving Equity and Inclusion for At-Risk Readers in French Immersion

2024· article· en· W4400391654 sur OpenAlexaffvenueabout
Krystina Raymond, Robert G. George, Ron Cadez, Michelle Follows, Nicole Neveux, Kathleen Hipfner-Boucher, Fred Genesee, Xi Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Applied Linguistics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalUniversity of New BrunswickInstitute for Christian Studies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrench immersionPhonological awarenessPsychologyResponse to interventionProfessional developmentIntervention (counseling)Medical educationInclusion (mineral)Equity (law)PedagogyReading (process)Early childhoodMathematics educationSpecial educationDevelopmental psychologyMedicinePolitical scienceLiteracy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This longitudinal, mixed-methods study reports on the development and implementation of an early phonological awareness screening and intervention program for struggling emergent readers in a French immersion school in Manitoba. The program was created by a professional learning community made up of the school administrator, teachers, and clinical support staff. This paper describes the process of developing the phonological awareness program and the intervention itself. Forty-two children participated in the phonological awareness intervention that lasted 10 weeks. The intervention was given in English in kindergarten. Significant gains were found in the phonological awareness skills of the children who participated in the intervention. Results also indicated that children’s phonological awareness skills in English predicted their French reading levels in Grade 1. In addition, we provide insight into the roles played by key members of the school’s PLC through qualitative analysis of a series of semi-structured interviews. The work of the school’s professional learning community offers a model that may be implemented by other school teams to promote equity and accessibility for all learners in FI programs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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