Putting Multiliteracies Into Practice: Digital Storytelling for Multilingual Adolescents in a Summer Program
Notice bibliographique
Résumé
In this article we demonstrate how we created a context in which digital story- telling was designed and implemented to teach multilingual middle school stu- dents in the summer program sponsored by a local nonprofit organization, the Latin American Association, in a city in the southeastern United States. While implementing the notion of multiliteracies (New London Group, 1996) in the Digital Storytelling classroom, we designed tasks and activities that were aligned with the four components of a multiliteracies pedagogy (i.e., situated practice, overt instruction, critical framing, and transformative practice) in order to engage the students in exploring their multiple literacies and identities by using multiple semiotic modes and resources (e.g., texts, images, and sounds). Our digital sto- rytelling lessons show that multiliteracies practices can be a powerful venue for second-language learners and teachers. We further discuss how multiliteracies practices like digital storytelling can be adapted to other educational contexts.Dans cet article, nous expliquons la conception et la mise en œuvre d’une nar- ration numérique pour enseigner à des élèves plurilingues à l’élémentaire dans le cadre d’un programme d’été parrainé par un organisme local à but non-lu- cratif, la Latin American Association, dans une ville du sud-est des États-Unis. Pendant la mise en œuvre de la notion de littératies multiples (New London Group, 1996), nous avons conçu des tâches et des activités conformes aux quatre composantes d’une pédagogie axée sur les littératies multiples (c.-à-d., une pra- tique localisée, une pédagogie ouverte, un encadrement critique et une pratique transformative) de sorte à engager les élèves dans l’exploration de leurs littératies et leurs identités multiples par l’emploi d’une diversité de modes sémiotiques et de ressources (par ex. textes, images, sons). Nos leçons basées sur la narration numérique démontrent que les pratiques axées sur les littératies multiples peu- vent constituer de puissants outils pour les apprenants et les enseignants en langue seconde. Nous terminons par une discussion des possibilités d’adapter les pratiques axées sur les littératies multiples, comme la narration numérique, à d’autres contextes pédagogiques.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».