Recommendations for Addressing the Deficiency in Computer Skills Among Intermediate Language Learners at the LINC Center
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to provide recommendations to solve the problem of a lack of computer skills among Canadian Language Benchmark (CLB) 4 and 5 learners at the Language Center for Newcomers to Canada (LINC) Center. The problem was learners did not have basic computer skills, so during the pandemic, teachers struggled to teach and assess learners using technology. Therefore, most learners chose to withdraw from the program, citing a perceived decline in teaching quality compared to traditional methods. This study aimed to explore the potential benefits of technology-based learning on academic achievement and workplace skills. The community would have well-trained immigrants, and employers would consider the graduates of this school. Consequently, the provincial government would notice a decrease in social assistance applications, and schools would get more funds. For this reason, the central research question was, “How can the problem of a lack of computer skills among CLB 4 and 5 learners be solved at the LINC Center?” Data were collected in three forms, namely interviews with teachers and administrators, a focus group with teachers, and a survey administered to all instructors. Recommendations to solve the problem included creating professional learning communities (PLCs) and providing blended professional development.
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».