Dialogic narratives of literacy, teaching, and schooling: Preparing literacy teachers for diverse settings
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTS In this study, we focus on the “dialogic narratives” (Bakhtin, 1981, 1986) of selected preservice teachers within an innovative teacher education program in the Midwestern U.S. that included community‐based internships. In particular, we examine how these students author their identities as literacy teachers within the context of a mediated seminar setting. Drawing on Bakhtin's theory of discourse, we analyzed students' dialogic narratives as a way to understand the construction of their professional identities within particular discursive moments. Our analyses illustrate how the students negotiated authoritative and internally persuasive discourses as they authored their own narratives, revealing the complexity of preparing teachers to become flexible cultural practitioners in diverse settings. We argue that immersing students in community based environments and providing spaces for dialogue offer promising strategies for complicating and deepening preservice teachers' understandings of, and approaches to, language and literacy education in relation to issues of cultural diversity and social justice. [This article features supplementary online‐only material, including commentaries from Marilyn Cochran‐Smith and Allan Luke and Tara Goldstein, an annotated bibliography, and extensive data samples. See http:www.reading.orgLibraryRetrieve.cfmD10.1598RRQ.41.2.3&FRRQ‐41‐2‐Rogers‐supp_1.html .]
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,016 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».