Optimizing Parent-Teacher Collaboration in Refugee Children’s Learning
Notice bibliographique
Résumé
Conflicts in the Middle East have long been displacing thousands of desperate families seeking refuge, with more than half of the refugee population often comprising of school-aged children. Following the Syrian war, Canadian classrooms welcomed an unprecedented influx of Arabic-speaking learners with interrupted/ limited prior education (40,000 resettled from 2015-2016). Research about the experiences of Arabic-speaking refugees is not only essential, but necessary for establishing the educational infrastructure and support systems needed to promote integration and learning. This study examines the ways in which we can further develop refugee student learning (who arrive with unique challenges i.e. trauma, illiteracy) by optimizing parent-teacher collaboration. We conducted six focus groups with the key stakeholders in LEAD schools, a unique school system part of a larger Canadian Board supporting refugee learners exclusively: two with the LEAD parents (segregated as a culturally responsive measure), three with the LEAD teachers, and three with the Diversity and Learning Support Advisors and In-School Settlement Practitioners who are the bilingual liaisons between the schools and families. All interactions with the parents were held in Arabic, led by Arabic researchers. The results discussed the ways in which communication channels may be modified to be more accessible to families, increasing awareness on the nuance of dialect and language with Arabic learners, increasing informal opportunities for parent participation, as well as increasing administrative engagement with refugee families to better understand their needs and circumstance. This research not only explores challenges, but offers valuable insight on how the relationship may be realistically optimized.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».