Researcher Identity, Narrative Inquiry, and Language Teaching Research
Notice bibliographique
Résumé
Whereas there has been much research on language and identity with respect to learners, teachers, and teacher educators, there has been little focus on the identity of the researcher, an important stakeholder in language education. Our research therefore addresses the following question: To what extent can narrative inquiry illuminate the ways in which researcher identity is negotiated in language teaching research? To address this question, we draw on a digital literacy study in multilingual Uganda to narrate how we engaged in our own storytelling, and the process by which we invited teachers to share their experiences of teaching through the medium of English as an additional language in a poorly resourced rural school. Central themes were our attempts to reduce power differentials between researchers and teachers, and our desire to increase teacher investment (Norton, 2000) in our collaborative research project. Drawing on numerous small stories (Bamberg, 2004; Georgakopoulou, 2006), we argue that several researcher identities were realized, including international guest, collaborative team member, teacher, and teacher educator. Our article supports the case that small stories enrich traditional narrative inquiry, both theoretically and methodologically, and make visible the complex ways in which researcher identity impacts research, not only in language teaching, but in education more broadly.
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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 | 0,136 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,081 |
| Communication savante | 0,026 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| 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 ».