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Enregistrement W7025044746

Student characteristics, teaching methodology and satisfaction with adult english as a second language programs in the Thunder Bay area / by Wenjie Li. --

2017· other· en· W7025044746 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge Commons (Lakehead University) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueThemes in Literature Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingEnglish as a second languageAnxietyThunderAdult educationSecond languageClass (philosophy)Immigration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research suggests that adult ESL programs are quite
\nsuccessful. Most students have positive attitudes towards
\nEnglish study and share positive feelings in class. They take
\nan active part in classroom activities and have made progress
\nin their English acquisition.
\nThe research was conducted among 94 adult ESL students
\nand their ESL teachers in the Thunder Bay Area. Most of the
\nparticipants are immigrants from Europe, Asia and South
\nAmerica. They are presently studying in adult ESL programs
\nprovided in schools, an adult education centre and a college.
\nA questionnaire survey was used to gather information for
\nthis correlational study. The expectations were that student
\nachievement is related to their education, age, pre-course
\nEnglish proficiency, origin, classroom behaviours, feelings
\nin class, motivation, confidence or anxiety level.
\nResults indicate that higher pre-course English
\nproficiency, younger age, low anxiety level, active
\nparticipation and positive feelings in class are closely
\nrelated to higher achievement level. Students who had high
\neducation levels tend to have higher pre-course English
\nproficiency and motivation levels, and spend more time in ESL
\nclass. No significant differences are found between different
\norigins in motivation, attitude, classroom behaviour and
\nachievement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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