A Qualitative Investigation of the Factors that Enhance, Impede, and Require Attention for the School Success and Engagement of At-Risk Newcomer Students
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about best practices to support newcomer students with a history of emotional, behavioral, or learning challenges in their pursuit of school success and engagement. The Enhanced Critical Incident Technique was employed to explore the helping, hindering, and desired practices among nine teachers who have successfully supported at-risk newcomer youth in their educational pursuits in Canada. Results revealed 64 helping and 43 hindering factors as well as 27 wish list items related to participants’ experiences of supporting newcomer students in their school success and engagement. Recommendations are made at three levels: individual, curricula, and systemic. Keywords: newcomer youth, school disengagement, school re-engagement, academic success, qualitative research, enhanced critical incident technique On sait peu de choses sur les meilleures pratiques pour soutenir les élèves nouvellement arrivés et ayant des antécédents de problèmes émotionnels, comportementaux ou d'apprentissage dans leur quête de réussite et d'engagement scolaires. La méthode améliorée des incidents critiques a été utilisée pour explorer les pratiques positives, négatives et désirées chez neuf enseignants qui ont soutenu avec succès des jeunes nouveaux arrivants à risque dans leur parcours scolaire au Canada. Les résultats ont révélé 64 facteurs positifs et 43 facteurs négatifs ainsi que 27 éléments désirés liés aux expériences des participants en matière de soutien aux élèves nouvellement arrivés dans leur réussite scolaire et leur engagement. Des recommandations sont formulées à trois niveaux : individuel, curriculaire et systémique. Mots clés : jeunes nouveaux arrivants, désengagement scolaire, réengagement scolaire, réussite scolaire, recherche qualitative, méthode améliorée des incidents critiques
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».