Plurilingual Pedagogical Practices in a Policy‐Constrained Context: A Northern Ugandan Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Uganda is a linguistically diverse nation where plurilingualism is common. Its language education policy dictates that, except in large urban areas, one local language be selected as the medium of instruction (MoI), to Primary 3, transitioning to English MoI, in Primary 4. Yet, as Ramanathan and Morgan ( ) argue, “thepracticeof policy encourages us, as researchers and teachers, to read between and behind the lines (cf. Cooke, ), to interpret the ambiguities and gaps … that open up moments and spaces for transformative pedagogical interventions” (p. 448). The purpose of this study, conducted in Uganda with five Primary 4 teachers and their coordinator, was to explore such possibilities. It asks: How do subject‐area primary teachers in northern Uganda use local linguistic and multimodal cultural resources as plurilingual pedagogical tools to enhance students' learning in English MoI/TESOLclassrooms? What are the challenges and constraints in employing locally available linguistic and multimodal cultural resources to become plurilingual pedagogical tools in English MoI/TESOLprimary school classrooms? Three themes emerged: the teachers' exploratory plurilingual practices, students as plurilingual peer tutors, and integrated multimodal and plurilingual instruction. Challenges related to the larger educational cultural context and to local school and classroom conditions are also discussed.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».