Teacher perceptions of English learners and the instructional strategies they choose to support academic achievement
Notice bibliographique
Résumé
The new Common Core State Standards (CCSS) are designed to be robust and relevant to the real world by reflecting the knowledge and skills that students should possess in order to be college and career ready (www.corestandards.org). The content, performance, and language demands of the new standards are more difficult than those of the previous standards. This change will have an impact on all students, but especially on English learners. Students are required to engage with complex texts across all disciplines. This study was conducted to analyze two components of quality instruction that contribute to the academic success of English learners in light of the expectations the new standards have on student performance: (a) to determine teacher perceptions of English learners in a sociopolitical context, and (b) to determine the instructional strategies teachers use to support the challenging expectations of student learning. This study focused on elementary teachers in five public school districts across Southern California: Yucaipa-Calimesa Joint Unified School District, Fontana Unified School District, Ontario-Montclair School District, Riverside Unified School District, and Banning Unified School District. A quantitative method was used to collect survey data from 442 participants in order to analyze the perceptions, knowledge, and skills teachers have that may contribute to, or deter from, the academic achievement of English learners. Study findings revealed the challenges in using a quantitative method as the sole form of research when attempting to determine the knowledge and skills of teachers that may be preventing them from performing their jobs well and improving the academic achievement of English learners. Based on the findings, research-based solutions are presented to address the challenges.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».