Notice bibliographique
Résumé
The African Storybook (ASb) is a digital initiative that promotes multilingual literacy for African children by providing openly licenced children’s stories in multiple African languages, as well as English, French, and Portuguese. One of the ASb pilot sites, a primary school in Uganda, served as the focal case in this research, while two other schools and libraries were also included. Data was collected from June to December 2014 in the form of field notes, classroom observations, interview transcripts, and questionnaires, which were coded using retroductive coding. Based on Darvin and Norton’s (2015) model of identity and investment, and drawing on the Douglas Fir Group’s (2016) framework for second language acquisition, this study investigates Ugandan primary school teachers’ investment in the ASb and how their identities change through the process of using the stories and technology provided by the ASb. The findings indicate that the use of stories expands the repertoire of teaching methods and topics, and that this use is influenced by teachers’ social capital as well as financial factors and policies. Through the ASb initiative and its stories, the teachers began to imagine themselves as writers and translators; change agents; multimodal, multiliterate educators; and digital educators, reframing what it means to be a reading teacher. Teachers’ shifts of identity were indexical of their enhanced social and cultural capital as they engaged with the ASb, notwithstanding ideological constraints associated with mother tongue usage, assessment practices, and teacher supervision. This exploration of teachers’ resourcefulness, needs, and realities provides a foundation for enhancing existing practices.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».