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Enregistrement W7161996201 · doi:10.82308/38224

Supporting French immersion teachers: A Look into the linguistic needs of Canadian French immersion teachers

2021· dissertation· en· W7161996201 sur OpenAlexaboutno aff
Austin Learning

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrench immersionSecondary educationVirtual classroomContext (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’immersion française au Canada donne aux élèves l’occasion de développer des compétences langagières en français et en anglais, les deux langues officielles du pays. Bien que ces programmes se targuent d’avoir de bons résultats sur le plan scolaire et linguistique, il y a certains défauts qui sont inhérents au programme. En particulier, les enseignants d’immersion française, qui sont souvent des locuteurs non-natifs eux-mêmes, font face à certains défis concernant leur compétence en français (Bayliss & Vignola, 2007; Christiansen & Laplante, 2004; Veilleux & Bournot-Trites, 2005). De plus, la forte demande et la faible offre d’enseignants d’immersion au Canada exacerbent ce problème, ce qui oblige les écoles et les commissions scolaires à abaisser leurs attentes et leurs normes de recrutement pour combler ces postes dans le mesure où le qualité de français des enseignants varie (Bournot-Trites, 2008; Mady, 2018; OCOL, 2019). À l'aide de questions à échelle de Likert et d'entrevues semi-structurées avec des groupes de discussion, cette thèse à méthodes mixtes a examiné les besoins linguistiques des enseignants d'immersion française (N=219) en explorant leurs perspectives concernant leur compétence en français et leurs désirs en matière de perfectionnement professionnel lié à la langue. Les perspectives et les désirs exprimés par les enseignants dans cette étude de thèse seront partagés pour informer les initiatives de formation et de perfectionnement professionnel des enseignants d'immersion française en ce qui concerne la compétence en français et contribueront d’ailleurs à l'élaboration d'un cadre universel pour les compétences des enseignants d'immersion française

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0170,004
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,374 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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