Korean Language Education for Children of Immigrant Families - Cases from Canada, Japan and Korea -
Bibliographic record
Abstract
이 연구는 이주민 가정 자녀에게 유입국 언어와 더불어 우리 사회 구성원으로서 영위할 수 있도록 지원하기 위한 교육적 해법으로 이들의 ‘돌봄 생태계’ 속 교육과 학습을 제안하는 데 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해, 이주민 가정 자녀를 위한 유입국의 언어교육 지원 관련 캐나다, 일본, 그리고 우리나라의 사례를 분석하고 이를 종합하여 우리나라의 상황에 적합한 논의를 다음과 같이 도출하였다. 첫째, 한국어교육 대상자 확대가 급선무이다. 둘째, 돌봄 생태계 속 성인 역할의 모색이 필요하다. 셋째, 이주민 가족문해 프로그램의 확대 방안 마련이 시급하다. 이어 논의를 바탕으로 정책관계자 및 현장 실천가들을 대상으로 향후 이주민 가정 자녀의 한국어교육 지원에 필요한 제언을 제시하였다.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".