Efficacy and Agency with African American Bidialectal Students in Face-to-Face and Online Classes
Notice bibliographique
Résumé
I am a minority. As an English-speaking Canadian living for years in the French part of Canada, I knew what it meant to be a minority, shunned because my accent revealed my heritage. However, when I joined the faculty at Elizabeth City State University (ECSU), one of the nation’s historically black colleges (HBCU) in North Carolina, and moved from the financial capital of Canada to small town USA, I discovered what it meant to be a racial minority based on skin color. I was pleased to find, however, that my minority status did not inspire rejection; to the contrary, I experienced acceptance from the academic community of professors and students. Not only did I exchange sky scrapers for corn fields, but also the second language of French for the euphony of African American Vernacular English (AAVE). While not all African American students identify AAVE as their dominant dialect, there are many students who are bidialectal at both HBCUs and other state comprehensive universities (SCU). The American Association of State Colleges and Universities (AASCU) represents 38 of the 106 historically black colleges and universities in the US, including ECSU. Moreover, according to their 2013 Annual Report, at least half of the student population at 76 AASCU schools are minority students, and AASCU member institutions educate around 51 percent of all minority students, including 63 percent of all African-American students. During my five years of teaching at ECSU, I have found that an instructor’s efficacy with African American bidialectical students is not based on his or her skin color or dialect; rather, it is based on the depth to which he or she understands the African American student’s culture and identity, and the implications these two elements have on a student’s agency. Determining the best strategies to promote student agency can be fraught with challenges (Czerniewicz, Williams, & Brown, 2008). In order for professors to be rhetorically effective, they must first understand that their African American students have internal contention based on racial performance that forms a juxtaposition between black identity and white “academic” expectations, and this juxtaposition will ultimately have an impact on the African American student’s approach to his or her educational experience.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».