Autobiographical Writing for Adult Newcomer English Language Learners
Notice bibliographique
Résumé
Motivated by the Language Instruction for Newcomers to Canada (LINC) program’s autobiography component, which asked newcomer learners to share their life stories, this study investigates the impact of practicing autobiographical writing on adult newcomer learners’ English learning and their identities and self-reflections. Using a multi-staged action research design, this study involved a six-week autobiographical writing class I taught to eight volunteer learners, using lesson plans informed by interviews I had conducted with experienced English language instructors. This study includes the following data: instructor participant interviews (n=8), lesson plans and revision documents, learner pre- (n=8) and post-course interviews (n=4), learners’ written work produced in the course, and my reflections as the researcher, designer of the curriculum, and instructor of the course. Qualitative analysis of the data and the case studies of the focal learners reveal that autobiographical writing can support adult newcomers’ English learning and positively influence their identities and self-reflections. The findings in this dissertation call into question the LINC program’s decision to eliminate autobiography as a required component since it can help amplify learner voices and support their self-expression. As such, this study advocates for complementary research to engage more participants and various stakeholders to further examine the impact of autobiographical writing on language learners.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».