Dilemmas in Using Phenomenology to Investigate Elementary School Children Learning English as a Second Language
Notice bibliographique
Résumé
This paper is intended for doctoral students and other researchers considering using phenomenology as a methodology to investigate the experiences of children learning English as a second language in an elementary classroom setting. I identify six dilemmas or puzzling challenges likely to arise if researchers adopt a phenomenological approach to conducting research. The six dilemmas fall under two categories: fundamental and situational. Fundamental dilemmas include descriptive versus interpretive; objective versus subjective; and participant voice versus researcher voice. The former focus is on a fundamental understanding of phenomenology as a research method while the latter include language and cultural challenges and limitations of the researchers. Situational dilemmas arise from the challenges an investigator may encounter in using an in-depth interview as a research tool with children from different cultural and language backgrounds. I present these dilemmas so that researchers can understand more readily the challenges they may face in exploring the lived experience of these children.Keywords: phenomenology; English Language Learners; lived experience
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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 | 0,485 | 0,379 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,115 |
| Communication savante | 0,025 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».