Teachers’ Takes on Supporting Multilingual Learners in K–12 Classrooms in Ontario
Bibliographic record
Abstract
Supporting Ontario’s diverse multilingual learners (MLs) requires more than “just good teaching” (de Jong & Harper, 2005, p. 102). MLs’ success is tied to specific teacher knowledge, attitudes, and pedagogical moves based on linguistically responsive teaching (Lucas & Villegas, 2013). This study investigated the perspectives of teachers, curriculum leaders, and consultants regarding how MLs can best be supported, their challenges and successes in working with MLs, and what needs to change in teacher education to achieve the goal of supporting MLs across their curricula. Semi-structured interviews were conducted with 11 teachers currently working with MLs in Ontario, organized around their personal and professional backgrounds and experiences, issues faced in supporting MLs, perspectives on how Ontario’s policies impact their work, and opinions about how to enable future teachers to develop necessary skills to support MLs. Findings from an inductive thematic analysis of the interviews suggest the need for teachers to connect with MLs through shared language learning experiences, use assetbased, linguistically responsive and translanguaging approaches, and involve parents and communities. The findings also highlight issues around policy accessibility, the lack of specialized training, and inadequate resources. Finally, the study makes recommendations for preparing future teachers with practical strategies to support MLs in K–12 classrooms. Le soutien des divers apprenants multilingues de l’Ontario exige plus que « just good teaching » (de Jong et Harper, 2005, p. 102). La réussite des multilingues est liée à la connaissance spécifique des enseignants, aux attitudes et aux mouvements pédagogiques fondés sur un enseignement répondant aux besoins linguistiques (Lucas et Villegas, 2013). Cette étude examine les perspectives des enseignants, des responsables de programmes et des consultants sur la façon dont on peut optimiser le soutien aux multilingues, les défis et les réussites rencontrés en travaillant avec les multilingues et ce qui a besoin de changer dans la formation des enseignants pour qu’ils parviennent à apporter du soutien aux multilingues dans tous leurs programmes. On a effectué des entrevues semi-structurées auprès de 11 enseignants travaillant avec des multilingues en Ontario. Ces entrevues étaient organisées autour de leurs antécédents et expériences personnels et professionnels, des problèmes auxquels ils avaient fait face dans le soutien des multilingues, de leurs perspectives sur la manière dont les politiques ontariennes influencent leur travail et de leur opinion sur la façon de permettre aux futurs enseignants d’acquérir les habiletés nécessaires pour soutenir les multilingues. Les résultats tirés d’une analyse thématique inductive des entrevues suggèrent que les enseignants doivent établir des liens avec les multilingues en partageant leurs expériences d’apprentissage linquistique, en utilisant des approches fondées sur les atouts, adaptées sur le plan linguistique et du translanguaging, et en faisant participer les parents et les communautés. Les résultats soulignent également les problèmes concernant les politiques d’accessibilité, le manque de formation et les ressources inadéquates. Pour finir, l’étude propose des recommandations pour préparer les futurs enseignants à l’aide de stratégies pratiques afin de soutenir les multilingues dans les salles de classe de la maternelle à la 12e année.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".