ME-BIPLP - the development of a Malay-English bilingual language practices questionnaire for Malaysian parents and caregivers
Notice bibliographique
Résumé
Parental language practices are crucial in shaping children’s language development, especially in creating a bilingual environment at home. Although Malaysia promotes Malay-English bilingualism (i.e., Malay as the National Language and English as the Second Official Language), many children still fall behind in acquiring both languages simultaneously and sequentially. This highlights the urgent need for effective, accessible guidance for parents and caregivers to support bilingual development at home. However, many families lack sufficient knowledge of appropriate language strategies. To address this gap, the Malay-English Bilingual Parent Language Practices (ME-BiPLP) Questionnaire was developed as a practical, parent-friendly tool to guide Malaysian parents in fostering bilingualism. Grounded in four theoretical frameworks – Bandura’s Social Learning Theory, Skinner’s Theory of Learning, Vygotsky’s Social Development Theory, and Krashen’s Input Hypothesis – ME-BiPLP was created using an adopt-and-adapt method. A total of 60 items were compiled from five existing tools: Across Culture School Language Profile, Alberta Language Environment Questionnaire (ALEQ), Early Language Scales (ELS), Language Express, and CAT/CLAMS. The items were refined to 35 questions and validated by experts in Linguistics, Child Psychiatry, and Early Language Education. Following expert review, five items were revised. A pilot study involving 25 parents and caregivers demonstrated high reliability in Cronbach’s Alpha (0.849). As the first dual-language parental questionnaire in Malaysia, ME-BiPLP is novel, accessible, and culturally appropriate. ME-BiPLP assists parents and caregivers with the knowledge to foster early bilingual development, in line with the Sustainable Development Goal 4: quality education (i.e., literacy) for all children. ME-BiPLP findings will contribute to future development of national language guidelines .
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».