Recommendations to Solve the Problem of a Lack of Computer Skills Among CLB 4 and 5 Learners at the LINC Center
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to provide recommendations to solve the problem of a lack of computer skills among Canadian Language Benchmark (CLB) 4 and 5 learners at the Language Instruction for Newcomers to Canada (LINC) Center. The problem was that CLB 4 and 5 learners do not have basic computer skills. When the school switched to online mode during the pandemic, most teachers were not sure how to teach and assess learners using technology. Around 75% of learners asked the coordinator to withdraw from the program as they felt they did not get the same teaching quality as the traditional method. The rationale for this study was that learning with technology may enhance the learners’ academic achievements and equip them with all the necessary skills needed in the workplace so the community would have well-trained immigrants who attract more businesses, and employers would consider the graduates of this school for employment. Consequently, the provincial government would notice a decrease in social assistance applications, and schools would get more funds. The school may also earn higher online rankings and reviews. For this reason, the central research question was, “How can the problem of a lack of computer skills among CLB 4 and 5 learners be solved at the LINC Center?” Three forms of data were collected. The first data collection method was interviews with teachers and administrators at LINC in Mississauga, Ontario. The second form of data collection was a focus group with teachers, and the third was a survey administered to all instructors. Recommendations to solve the problem included creating professional learning communities (PLCs) and providing blended professional development to teachers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».