Exploring Language Teachers’ Evolving Conceptualizations of Language Variation
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines conceptions that pre-service teachers of English bring to the term language variation, a crucial constellation of concepts in linguistics related to understanding the socioculturally variant nature of language. We review responses given to open-ended questions about language variation, focusing on statements made regarding this term at different points of professional development, looking particularly at how initial understanding of language variation evolves as a result of having multiple exposures to this linguistic concept across differing language courses. Survey questions related both to a definition language variation and to an assessment of the importance of this concept for the careers for which these respondents were preparing. Comparative content analyses of responses reveals that many pre-service teachers start their academic careers with differing preconceptions of language variation based on general use of the term. Though these pre-service teachers are sometimes reflective about aspects of variation, their early formulations are quite narrow in scope, often reflecting an incomplete or less sophisticated understanding of the term. Results suggest that, as these pre-service teachers extend their coursework, they also expand and refine their initial understanding of language variation, thereby gaining a discipline-specific and nuanced understanding of the term. Results also show broad appreciation for language variation, and development in the ability to articulate how awareness of variation might assist their teaching.
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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 | 0,029 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,033 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».