Linguistic Barriers in English Education: A Case of Harmonized Language Proficiencies
Notice bibliographique
Résumé
Learner equity as a crucial aspect and principle in the education sphere is explored in this paper, coupled with its role in promoting harmonized learner English language proficiencies. The main objective of this paper is to examine the significance of generating an inclusive learning environment addressing linguistic backgrounds in their diverse nature. A qualitative approach was employed. Embedded in this qualitative inquiry is Participatory action research (PAR). Semi-structured interviews containing open-ended question types were conducted with three purposely nominated participants to uncover how they perceived life realities, and this was done with close consideration of the major branches of applied linguistics, including, but not limited to, bilingual and multilingual contexts, where diversity in literacies becomes the bone of contention. It was discovered that (i) disparities in access and (ii) an inclusive curriculum design, when meticulously considered, could be beneficial in overcoming linguistic barriers impeding English language proficiency development. The study concludes that there is a need to emphasize harmonized language proficiencies that address individual differences during teaching and learning processes. Therefore, it is recommended that there is a need to target interventions that would aim to bridge the gaps in learner needs, be it in the form of learning approaches or adaptive resources, thereby enhancing and harmonizing learner-language disparities.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».