Accommodating Dialect Speakers in the Classroom: Sociolinguistic Aspects of Textbook Writing
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the special problems of developing teaching materials for less commonly taught languages—Macedonian, in particular. I consider materials designed for mixed groups of students with varying degrees of linguistic knowledge and with differing goals for language acquisition, which range from a desire for greater oral fluency in the home environment to rapid acquisition of reading knowledge for scholarly research. I discuss both the choice of pedagogical method and linguistic code. Through the description of course materials I show how to provide access to the standard language, while erecting a bridge from dialect to standard language. I maintain that, while focusing on standard forms, it is particularly helpful to (a) provide cultural support and recognition of dialect variation, and (b) to rely on mixed pedagogic techniques and strategies. Because many heritage speakers come from families of rural background, which left Europe in the early- to mid-twentieth century, many students cannot envision Macedonia as a modern state. Thus, teaching materials need to fill in the cultural gaps, building on students’ home knowledge, while providing a contemporary picture of Macedonia as a modern, multi-ethnic, multi-lingual state. The teaching of history also needs to be integrated in the texts, drills, and supplementary readings. In areas where pronunciation, morphology, and syntactic patterns are in transition, I discuss variation and sociolinguistic factors, but do insist on an understanding of the standard. If we as teachers do not require knowledge of the standard, we perpetuate illiteracy and the use of home language in limited domains.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».