Student characteristics, teaching methodology and satisfaction with adult english as a second language programs in the Thunder Bay area / by Wenjie Li. --
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».