Bridging the Gap between English Language Learners and Native English Speaking Students in Science Education
Notice bibliographique
Résumé
Ontario welcomes up to 100,000 immigrants every year. One in four students in Ontario schools are born outside of Canada. Research shows that the population of learners from diverse and non-English speaking backgrounds in the Ontario classroom is continuously growing (the Ontario Ministry of Education, 2007). The aim of this qualitative research project is to use a literature review and semi-structured interviews to explore how mainstream science teachers respond to the needs of English Language Learners (ELLs) in their classes, while reducing the already-present achievement gap observed between ELLs and their fluent English-speaking peers. This study also examines the varying instructional strategies used by mainstream science teachers to overcome any obstacles that arise in terms of delivering effective scientific teachings to ELLs. The main question guiding this research is: “How do mainstream classroom science teachers facilitate the learning of the English language along with the disciplinary knowledge in science for their ELLs?” Data was collected through semi-structured interviews with three science teachers/educators from Toronto schools. Findings showed how these teachers/educators are attempting to integrate ELLs into their science classes, and spoke to the varying challenges they face in terms of assessment, as well as the outcomes observed of ELLs. The implications of these findings suggest that more needs to be done in order to support pre-service and in-service teachers who teach science to ELLs, along with the integration of more effective support systems by ministries of education and school boards.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».