The Inclusion of Students with Special Education Needs in French Immersion Programs in Ontario Schools
Notice bibliographique
Résumé
From its development in 1965, French Immersion programs have continuously evolved to help meet the needs of the students they serve (Burns, 1986; Guenot & Jaber, 2022). One area, however, that has not received the attention it needs, are programs to support students with special educational needs in French Immersion schools (Mady & Muhling, 2017). In 2015, The Ontario Ministry of Education published the document “Including Students with Special Education Needs in French As A Second Language Programs: A guide for Ontario schools”, to provide insight into supporting students with Special Educational Needs (SEN) in French programs across Ontario. This study will investigate what recent research indicates about the impact of Ontario's 2015 Including Students document on inclusion in special education and the reduction of barriers to access of French Immersion (FI) programs across the province of Ontario for students with special educational needs, through a Systematic Literature Review (SLR) policy analysis. Using the analysis of literature prior to the release of the document and after its release, it was found that although more research literature is aware of the issues facing students with SEN in French Immersion after the release of the document, there are still many barriers facing students with SEN in immersion. Based on the findings from this research, it is pertinent that the Ontario Ministry of Education provide more funding and direction for school boards when it comes to special education programs in French Immersion Environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,018 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».