A Socio-cultural Perspective on School-based Literacy Research: Some Emerging Considerations
Notice bibliographique
Résumé
Much research on reading and writing in schools continues to focus on individual cognitive skills. In contrast, investigations of literacy-learning in out-of-school settings have often taken a socio-cultural perspective, situating reading and writing in social relations and cultural institutions. The last 20 years have seen a proliferation of studies documenting the ways in which printed texts are taken up in a wide variety of settings from after-school clubs and community-based adult literacy programmes to workplaces, the Internet, and ‘everyday life’. Increasingly, there have been calls for sociocultural literacy researchers to begin directing their attention to mainstream educational contexts. In this paper, we join in and seek to contribute to such calls by drawing out some of the complexities and caveats that also need to be kept in mind. After briefly reviewing what it means to define literacy and learning in relation to socio-cultural context, we explore some recent arguments for conceptual and methodological refinements. We then turn our attention to schools and to what a socio-cultural definition of literacy has to offer in terms of addressing diversity and educational inequity, and we draw out several issues that require closer consideration.
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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 | 0,050 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,063 |
| Communication savante | 0,023 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| 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 ».