Teaching practices of six Chinese heritage language teachers in Montreal
Bibliographic record
Abstract
Compte tenu de l'hypothèse largement répandue que la majorité des chinois moniteurs de l'école de langue du patrimoine utiliser un modèle du pays d'origine, j'étudie six professeurs de langues du patrimoine montréalais dans un effort pour identifier les particularités de leurs pratiques d'enseignement. Mon enquête utilise des méthodes de recherche qualitative, y compris les entretiens et d'observations. Les résultats montrent que les enseignants qui ont participé à cette étude sont prêts à changer leurs pratiques d'enseignement en fonction de leur nouvel environnement. Toutefois, leur efficacité en faisant diffère. Les résultats suggèrent que l'expérience d'enseignement avant professeurs de langues de patrimoine dans leur pays natal est un atout plutôt qu'un obstacle à leur adaptation à leur nouvel environnement. Cependant, leur expérience de l'enseignement en Chine ne peut être un atout lorsqu'ils sont accompagnés par d'autres facteurs (par exemple, la préférence pour l'éducation occidentale, les expériences d'apprentissage de l'école ordinaire de propres enfants, propres expériences d'apprentissage de la langue d'origine des enfants, la coopération et l'interaction avec des collègues de langues d'origine, propre langue seconde l'expérience d'apprentissage dans les écoles locales, et les attentes des parents) qui familiariser les enseignants avec l'environnement pédagogique locale. Il est problématique que l'adaptation efficace des enseignants au nouvel environnement dépende des ressources qui ne sont généralement pas fournis par les écoles dans lesquelles ils travaillent. Ainsi, je propose qu'un système de soutien stable être mis en place au profit des deux professeurs de langues du patrimoine et de leurs étudiants.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".