The Role of Linguistic Course Concentration in Secondary English Learners’ Attainment: Intersections of School Context and Student Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Course-level concentration of English learners (ELs), or the clustering of ELs into courses away from non-ELs, is an underexamined component of curricular tracking at the secondary level. Using data from three ninth grade cohorts (2013–2015) in the New York City Public Schools (NYCPS), as well as data from the American Community Survey and National Student Clearinghouse, this study examines the relationship between course concentration of high school ELs—as measured by the percent of ELs in content courses—and four key outcomes: four- and six-year high school graduation, and immediate and extended enrollment in college. Guided by an ecological framework, we distinguished between schools’ general tendency to concentrate ELs into separate courses and the individual students’ experiences of relative concentration within their schools. We estimated the role of both components of course concentration in two different types of high schools: comprehensive schools and newcomer-serving schools. We found that both components had significant negative associations with high school graduation and college enrollment, though with some notable differences by subgroup and school type. Our findings challenge the common practice of grouping ELs together for instruction but also point to important variations in how course concentration might differentially shape attainment outcomes in different high school contexts.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».