Literacy Gatekeepers in the Ontario Education System. Why ESL Students Fail? A Bordieuan Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Ontario's education system aims to improve children's literacy levels who hail from diverse backgrounds. Schools must tailor their program layout to their students’ unique needs. Immersion is one of them. As with submersion, instruction occurs in the second language (L2), but there are significant differences. ESL students experience linguistic barriers. According to Migration Matters (June 2017), by 2022, 78% of job openings will require some post-secondary training or university degree. Many immigrants do not have the skills necessary to succeed, and these percentages have not improved. There is a widening incongruence between the complexity of the needs of ESL learners and the availability of ESL [English as a Second Language] services in Canadian schools. School boards across Canada have steadily reduced ESL services over the years (Nichols et al., 2020). Schools are not meeting the language needs of immigrant youth in Ontario, where 29.1% of the population, the highest of any province, is foreign-born (Government of Ontario, 2017). In 2017, 63% of Ontario's elementary schools and 58% of secondary schools had English language learners (ELLs). However, only 38% of English-language elementary schools had ESL teachers (People for Education, 2017). 20% of elementary schools and 31% of secondary schools have no formal process for identifying ELL students (People for Education, 2015), which is the first step to placing students in ELL services. Students’ diverse needs must be met for them to acquire necessary literacy skills. Literacy is a civil right—no one should leave the school system as an illiterate person.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».