Introduction: Identity, Transdisciplinarity, and the Good Language Teacher
Notice bibliographique
Résumé
What constitutes a “good teacher” and “good teaching” has come under much scrutiny in an age of globalization, transnationalism, and increased demands for accountability. It is against this evolving landscape and the pathbreaking work of the Douglas Fir Group (DFG, 2016) that this special issue engages the following two broad questions: (a) In what ways is language teaching “identity work”? and (b) To what extent does a transdisciplinary approach to language learning and teaching offer insight into language teacher identity? We begin this Introduction with a discussion on identity research in second language acquisition and applied linguistics, and then address innovations in language teacher identity research, exploring how this work has been advanced methodologically through narratives, discourse analysis, and an ethical consideration of research practices. We then consider how the transdisciplinary framework of the DFG, and its focus on macro, meso, and micro dimensions of language learning at the ideological, institutional, and classroom levels, respectively, might contribute to our understanding of language teacher identity. In the final section, we argue that the host of complementary theories adopted by the six contributors supports the view that a transdisciplinary approach to language teacher identity is both productive and desirable. Further, the contributors advance the language teacher identity research agenda by taking into consideration (a) how teacher identity intersects with the multilingual (Higgins and Ponte) and translingual (Zheng) realities of contemporary classrooms, (b) the investment of teachers in developing the semiotic repertoires of learners (Stranger–Johannessen and Norton) and a socially inclusive learning environment (Barkhuizen), and (c) the emotions (Wolff and De Costa) and ethical practices (Miller, Morgan, and Medina) of teachers. Central to all articles in this special issue is the need to recognize the rich linguistic and personal histories that language teachers bring into the classroom in order to promote effective language learning.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».