Educating for Identity: Problematizing and Deconstructing Our Literacy Pasts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In order to become effective teachers of language and literacy, it is critical for teacher candidates to have a sense of who they are as literate beings, how their literacy pasts have been lived, and how this might have an influence on the students in their classrooms. As teacher educators, we should not allow teacher candidates to rest simply with the recollection of key literacy events and memories. In order to be fully aware and wide awake to the complex task of teaching language and literacy, teacher candidates need to be engaged in active discussion that involves problematizing and unpacking their experiences, memories, and stories and what they really mean in past and present conceptualizations of literacy and sociocultural contexts.Pour devenir des enseignants de langue et de littératie, il est critique que les stagiaires aient un sens d’eux-mêmes comme êtres lettrés, qu’ils soient conscients de leur passé en matière de littératie, et qu’ils aient une idée de l’influence de ces facteurs sur leurs élèves en salle de classe. En tant que formateurs d’enseignants, nous ne devrions pas permettre aux stagiaires de se limiter à des souvenirs portant sur des événements relatifs à la littératie. Afin d’être pleinement conscients et éveillés face à la tâche complexe qu’est celle d’enseigner la langue et la littératie, les stagiaires doivent prendre part à des discussions actives, problématisant et déballant leurs expériences, leurs souvenirs et leurs récits personnels, et analysant leur sens selon les conceptualisations du passé et du présent de la littératie et en fonction des contextes socioculturels.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle