AN INVESTIGATION INTO THE CHALLENGES FACING ELLS IN ONTARIO’S MULTILINGUAL ENGLISH LANGUAGE ARTS CLASSROOMS
Notice bibliographique
Résumé
Given the multicultural, multilingual nature of classrooms in Ontario, English language learners (ELLs) experience challenges while studying English-medium literacy material in mainstream English Language Arts (ELA) classrooms. The purpose of this qualitative case study was to observe the reading comprehension performances of ELLs, given the objectives of English elementary curriculum (EEC) (Ministry of Education, Ontario/ MEO, 2006). Students from grades 5 and 6 in a public school in southwestern Ontario participated in the study. The researcher investigated the challenges three ELLs experienced when faced with English medium literacy material and the reasons for these challenges. Also, the application of different learning strategies in mainstream ELA classrooms was investigated.\nQuestionnaires, observations, and interviews were used to collect data. A combination of two approaches, case study descriptions and cross-case analysis, Was used to analyze the data. The findings suggest that ELLs face some challenges in comprehending some topics and ideas presented in English-literacy material. The negative approach of ELLs towards learning activities and unfamiliar cultural backgrounds of English-literacy material are among the major challenges. Thus, their parents and teachers need to help ELLs learn to use suitable learning strategies to overcome these challenges. Finally, this research suggests that it is useful to examine the experiences of ELA teachers and ELLs in order to identify and improve these students’ English reading comprehension achievements.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».