THE BRIDGE: FROM RESEARCH TO PRACTICE Using English Achievement Data to Promote Immersion Education
Notice bibliographique
Résumé
ore than thirty years of language immersion instruction in Cana-da and the United States have produced an impressive body of re-search demonstrating its benefits to stu-dents. This research indicates that students gain proficiency in a second language, develop cultural awareness, and perform as well as or better than their non-immersion peers on English proficiency tests (Rubio, 1998). As a result of this success, new im-mersion programs are started every year. Today well over 300,000 students in Canada are enrolled in partial or full-im-mersion programs. In the United States, more than 200 K-12 immersion pro-grams have been started since the first U.S. immersion program began in 1971. Still, the 40,000 students enrolled in U.S. immersion programs represent less than one percent of the total students enrolled in public schools in the United States (Rhodes & Lynch, 1997). It is clear that the immersion concept remains rel-atively unknown in this country. Even in districts that currently have immersion programs, much teacher and administrator time is spent explaining and justifying the program’s aims and philosophy. With the increasing empha-sis on students ’ achievement in the basic skills of math, reading, and writing, along with the development of state standards, second language instruction is not always seen as a top priority by district and state personnel. Although some forward-thinking states in the nation have includ-ed foreign language in the core curriculum, in the state of Minnesota, “World Languages ” is the only optional area of the ten areas of learning required as part of the State Preparatory Standards for students in grades K-8 (Minnesota
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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 | 0,386 | 0,465 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,015 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».