MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2621190005

Creating Critical Classrooms: Reading and Writing with an Edge (2Nd Ed.)

2015· article· en· W2621190005 sur OpenAlexaboutno aff
Diane E. DeFord, Melissa Wells, Catherine A. Sanderson, Jennipher Frazier

Notice bibliographique

RevueLanguage Arts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiteracyPedagogyCurriculumCritical literacySociologyContext (archaeology)Reading (process)Mathematics educationPsychologyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology & Critical Literacy in Early Childhood by Vivian Maria Vasquez and Carol Branigan Felderman, New York, NY: Routledge, 2012, 128 pp., ISBN 978-0- 415- 53950- 0In scope, Technology and Critical Literacy in Early Childhood highlights the work of preservice and inservice teachers, as well as teacher leaders in settings such as learning cooperatives, public schools, and private schools in Washington DC, North Carolina, Georgia, Virginia, and Ontario, Canada. Written for preservice and classroom teachers and teacher educators, this text explores the integration of literacy, social studies, and science with new forms of communication in early childhood settings (ages 3-8). It provides clear examples of how professional standards and sound classroom practices work together to enrich the lives of young children. This well-written and accessible text also offers ways to enact social justice themes that position children as highly engaged, critical literacy users. The authors embed Reflection Points, invitations to Try This, and resource boxes to help readers move beyond the text into their personal classroom spaces.The first chapter, Setting a Context for Exploring Critical Literacies Using Technology, and last chapter, Desires, Identities, and New Communication Technologies, set up the theoretical underpinnings of critical literacies and how new communications impact children's literacy development and identities. These chapters provide clear rationales and guidelines so teachers can implement highly effective curricula. Each chapter provides examples of lessons, teacher and student interactions, and results obtained when children are immersed in such classrooms.Chapter 2, Teaching and Learning with Voice Thread, and Chapter 3, Yes We Can!: Using Technology as a Tool for Social Action, illustrate the use of VoiceThread in a variety of classrooms. In a first-grade charter school classroom, children discussed and wrote about social justice issues. Small groups researched issues people face in different countries. One group met Lubo, an African man who was rescued as a child from a refugee camp and relocated to North Carolina. As an adult, he dreamed of helping other children like himself. This group used VoiceThread to talk with refugees in Africa and inform others about their project. These projects helped them study life in different countries and be advocates to change unfair issues children can face. In other Pre-K- first- grade classrooms, children explored their classrooms and communities using technology in social studies and science. One Pre-K class studied water and pollution and helped others save on energy; another class learned about endangered animals and the rainforest; yet another first-grade class studied the weather and produced weather forecasts for their school. Across these contexts, students used information gained to develop technology and communication skills, thus bettering their own lives and the lives of others in their schools and communities.Chapter 4, Our Families Don't Understand English! and Chapter 5, What about Antarctica? describe second-grade podcasts that address issues of diversity, difference, language, and power. Most of these students from seven different countries participated in free or reduced-free lunch programs, so these issues were of personal import. A touching story of Subrina, a Latina student from Guatemala, illustrates how podcasts foster growth in oral and written communication. …

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,015

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLanguage ArtsMême sujetChild Development and Digital TechnologyTravaux en français237 207