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Enregistrement W2801015715 · doi:10.7939/r3sq8qw0m

“Don’t Step on Each Other’s Words”: Aboriginal Children in Legitimate Peripheral Participation With Multiliteracies

2017· article· en· W2801015715 sur OpenAlexaboutno aff
Melanie Allison Brice

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceMedicinePsychologyLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is an examination of the multiple literacy practices of four Aboriginal children in a Western Canadian prairie urban classroom. It is framed using sociocultural theory that posits that the literacy learning of children occurs in a social environment through a co-constructed, culturally relevant landscape. The purpose of this study was to explore how First Nations and Métis children whose teachers had identified them as successful readers, used multiliteracies to support their reading in an elementary language arts classroom. This research drew on the work of sociocultural learning theorists Lave and Wenger (1991) and their concepts of community of practice and legitimated peripheral participation, and Moll et al.’s (1992) concept of funds of knowledge. Statistics show an increasing literacy gap between Aboriginal students and other Canadian students, and there is an abundance of research on school failure and deficit language and literacy learning. However, Aboriginal children come to school with a great deal of knowledge and experience with different literacies, technology, and use language in ways that help them to successfully navigate school literacy. Therefore, the following research questions guided an exploration of the ways that the focal children used language, the knowledge and experiences that they brought with them into the classroom, and how they participated in literacy practices: (a) How did the funds of knowledge that the participants brought into the classroom support their literacy practices in the English language arts (ELA) classroom? (b) How the Aboriginal children’s oral language support their reading? and (c) How did the Aboriginal children in a classroom community participate as legitimate peripheral participants in reading while integrating multiliteracies? The researcher investigated these questions by using interpretive case study methodology and collecting data by observing and interviewing the participants and collecting student- and teacher-created artifacts. This research adds to the field of literacy learning and teaching because it demonstrates the importance of multiliteracies as a means of including diverse voices, texts, and cultures in school literacy. The use of multiliteracies creates a bridge between home and school literacy by giving minority children who might not have access to privileged forms of literacy a means of acquiring school literacy. Multiliteracies bring Aboriginal perspectives into literacy learning and validate the knowledge and experiences that Aboriginal children and youth bring to school. This research also addressed the application of Rosenblatt’s (1978/1994) reader response theory to all texts, including digital. The implications for teacher practice are the need for educators to move away from deficit theories of learning and stop viewing the literacies that Aboriginal children bring to school as problematic. Instead, educators need to provide spaces for Aboriginal children to talk about their lived experiences and acknowledge their knowledge as valid and valuable so that they can flourish.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
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