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Enregistrement W2324439730 · doi:10.1177/1362168815619953

Second language education and micro-policy implementation in Canada: The meaning of pedagogical change

2015· article· en· W2324439730 sur OpenAlexaffabout
Stéphanie Arnott

Notice bibliographique

RevueLanguage Teaching Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Meaning (existential)Agency (philosophy)SustainabilityPerspective (graphical)PedagogyStakeholderSociologyLanguage policyLanguage educationPublic relationsPolitical sciencePsychologyComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using data from a study investigating the implementation of a popular French as a second language (FSL) teaching method in Canada (i.e. the Accelerative Integrated Method), this article presents a second language (L2) perspective on micro-policy implementation and pedagogical change. According to Fullan (2007), successful change implementation requires the establishment of ‘shared meaning’: a balanced vision of what the change represents and coordinated management of its implementation. This inquiry compared stakeholder perspectives ( n = 36) on the method and its implementation in contexts where it was mandated and optional for FSL instruction. Data from interviews and focus groups were triangulated to provide a descriptive synthesis of the shared realities and practices of these local players. Findings showed that the bias for action and utility of the method, teacher agency and lack of collaborative monitoring emerged as factors affecting the short-term implementation of this change and its potential long-term sustainability. The findings present important implications for FSL education, micro-level L2 policy implementation and ongoing research focusing on L2 pedagogical change in the Canadian context.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,804

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0270,020
Communication savante0,0150,004
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,186
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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