Uncovering Literacy Narratives through Children's Drawings
Notice bibliographique
Résumé
Children’s drawings about reading and writing have unrealized potential for helping uncover the literacy narratives students bring to school and use to make sense of reading and writing. In this article, we highlight how one boy’s drawing about literacy revealed his interpretation of his school’s policy on violence as a topic of writing, which tended to constrain his interest in writing. His drawing reinforced the importance of adopting multiple perspectives to interpret the various texts that students produce. Keywords: multiliteracies, children’s drawings, multimodal representations Les dessins d’enfants traitant de la lecture et de l’ecriture offrent un potentiel inexploite pour la decouverte des recits au sujet de la litteratie que les eleves apportent a l’ecole et dont ils se servent dans leur eveil a la lecture et a l’ecriture. Dans cet article, nous mettons en relief comment le dessin d’un garcon au sujet de la litteratie revelait son interpretation de la politique de son ecole sur la violence comme sujet de redaction, laquelle avait tendance a restreindre son interet pour la production ecrite. Son dessin renforce l’importance d’adopter des perspectives diversifiees lors de l’interpretation des divers textes que les eleves produisent. Mots cles : multilitteracies, dessins d’enfants, representations multimodales
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».