Intensive English for Academic Purposes: A Curriculum Designed and Developed for Local English Language Learners Entering University
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the demographic profile of Canada has undergone rapid changes as increasing numbers of immigrants have chosen to call this country home. The Canadian K-12 and post-secondary educational systems have seen an enormous influx of language minority (LM) learners: 25% of the student body in Calgary’s K-12 systems have or have had EAL coding, and the proportion of local LM students in tertiary settings is even higher. Previous research has demonstrated that despite graduating in high numbers, many of these students struggle with academic language proficiency and experience difficulties in post-secondary settings, as exhibited in low GPAs and high rates of failed courses. In response to the academic needs of the ‘new mainstream’ of university entrants, the iEAP (intensive English for Academic Purposes) curriculum was designed, developed, and implemented as an intervention between high school and university. This thesis describes the iEAP curriculum and presents short-term outcomes based on pre- and post-testing and long-term outcomes based on subsequent academic performance. The short-term quantitative findings demonstrate that the iEAP participants displayed high rates of improvement on a variety of academic language measures. The long-term findings on academic performance were more difficult to measure due to confounding variables, and indicate that there was a wide range of academic outcomes in the years following participation in iEAP. Qualitative findings are also used to explain, corroborate, and better understand the quantitative findings and present the participants’ experiences in iEAP and university. The conclusion of this study is that growth in academic language proficiency can occur in a short period of time when well-designed and relevant curricula are put into practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».