Learning to bridge language and content: Teachers' experiences during a professional development initiative on content-based instruction
Notice bibliographique
Résumé
Research shows that students in content-based instruction (CBI) programs, whereby an additional language is learned through a subject such as history, often have difficulties with linguistic accuracy. Teachers in these programs are also not given the adequate training required to focus on language forms while teaching subject matter. This qualitative study explores eight social studies teachers' lived experiences during a yearlong joint professional development initiative between McGill University and the Eastern Townships School Board (ETSB), launched to support them as they designed curricular units with a language focus that were implemented in French in schools designated as English-speaking. Although the call for professional development for effective CBI is widespread, the phenomenological realities and voices of those such initiatives are meant for—CBI teachers themselves—remain scarce in the existing literature. Through questionnaires, interviews, and close observations during every stage of the teachers' involvement, findings uncovered six core constituents and essential emotions that defined their experiences: enthusiasm, enlightenment, confusion, collaboration, satisfaction, and finally reservation. Several recommendations for future professional development initiatives regarding CBI are suggested.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».