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Enregistrement W2276588760 · doi:10.1075/lplp.39.2.04bro

Learner agency in language planning

2015· article· en· W2276588760 sur OpenAlexaff
Jeff Brown

Notice bibliographique

RevueLanguage Problems & Language Planning · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensGeorge Brown College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)ConceptualizationRedressSociologyContext (archaeology)Sociocultural evolutionStructure and agencyPedagogySociocultural perspectiveEthnographyEpistemologyLinguisticsSocial sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of language teacher agency in language policy and planning (LPP) enactment and implementation at the micro-level has received increasing treatment in the literature. Under-addressed in this context, however, is the role of the learner and the extent to which learner activity can be agentive. Seeking to redress this situation, this paper focusses on learner agency in LPP. After establishing a general ecology of language context, issues related to the problematic concept of ‘agency’ are addressed. This discussion draws upon poststructuralist critiques as well as the insights of sociocultural theory. A poststructuralist perspective provides a broad philosophical base for problematizing learner agency and supplies a critique of the limited structuralist approach characteristic of traditional LPP. A sociocultural lens supplies a more concrete conceptualization of how agentive learner activity operates interactively with teacher agency. The final section of the paper focusses on ethnography as a research methodology; ethnographic research yields qualitative data on learner agency that can be drawn upon in micro planning and policy-making. A relevant case study employing ethnographic methodology is discussed. The conclusion is that learner agency should be given more prominence in LPP research and literature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,020
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,355 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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