MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2595021208 · doi:10.18806/tesl.v33i0.1244

Telling Stories of Violence in Adult ESL Classrooms: Disrupting Safe Spaces

2017· article· en· W2595021208 sur OpenAlexvenueno aff
Monica Waterhouse

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and experiences of immigrants and refugees
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationPedagogyStorytellingNarrativeRefugeeLiteracyPsychologySociologySpace (punctuation)HumanitiesLinguisticsArtCommunicationHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article develops a complex understanding of safe space in relation to adult refugee learners’ oral literacy practice of telling stories of violent life experiences in English as a second language (ESL) classrooms. A rhizoanalytic approach brings theoretical and empirical elements into conversation to ask two questions. Can the exigencies of safe classroom spaces accommodate the telling/hearing of violent stories? What might be the pedagogical potential of such storytelling in ESL classrooms? Grounded in literature critiquing safe space discourses and theoretical work that views the telling of violent stories as ambivalent (destructive and productive), I argue that unproblematic conceptualizations of safe classrooms become impossible when refugees are involved. I present a data assemblage drawn from a qualitative study with two ESL teachers and four students. In a series of interview vignettes, the students describe their experiences of hearing their classmates’ stories of violence, highlighting the emotional impact of these experiences and their capacity to bring on new ways of thinking. This analysis reframes refugee storytellers as powerful, agentive forces in the ESL classroom and suggests that sharing stories is pedagogical in the sense that it affects and transforms learners. In closing, I discuss the practical and ethical implications of the research. Cet article développe une interprétation complexe du concept d’espace sûr relatif à une pratique li éraire orale selon laquelle des réfugiés adultes racontent des expériences de vie violentes dans leurs cours d’anglais langue seconde (ALS). Une approche « rhizoanalytique » réunit en conversation des éléments théoriques et empiriques pour poser deux questions: 1- Est-il possible de raconter et d’écouter des récits violents tout en respectant les exigences liées aux espaces surs en classe? et 2- Quel pourrait être le potentiel pédagogique de ces récits dans les cours d’ALS? Puisant dans la recherche qui critique le discours relatif aux espaces surs et dans le travail théorique qui perçoit comme ambivalent (destructif et productif) le fait de raconter des histoires violentes, j’affirme qu’il n’est pas possible de concevoir des espaces surs en classe qui ne posent aucun problème lorsque les élèves sont des réfugiés. Je présente des données tirées d’une étude qualitative impliquant deux enseignants d’ALS et quatre élèves. Par le biais d’une série de capsules d’entrevues, les élèves décrivent ce qu’ils ressentent en écoutant les récits de violence que racontent leurs camarades de classe et soulignent l’impact émotionnel de ces expériences et leur capacité d’entrainer de nouveaux modes de réflexion. Cette analyse restructure les conteurs réfugiés comme des forces puissantes et capables dans les cours d’ALS et propose que le partage de récits est pédagogique dans le sens qu’il exerce une influence sur les apprenants et les transforme. Je discute des conséquences pratiques et éthiques de cette recherche.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTESL Canada JournalMême sujetEducation and experiences of immigrants and refugeesTravaux en français237 207