Monitoring of Teachers’ Views on Both CLIL and the Development of Pluriliteracies: A Longitudinal Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
In Content and Language Integrated Learning (CLIL), the design of a language policy at school level is not only bound up with the number of languages used for learning and the number of hours devoted to teaching those languages, but also with the fact that language becomes specialised in relation to the subject, which impacts on the methodology used. These are the reasons for both language teachers and subject teachers to work together in design and implementation; and for the teachers’ use of a translanguaging-based approach to language learning (San Isidro, 2018). Previous research has dealt with teachers’ opinions (Calvo & San Isidro, 2012; Coonan, 2007; Infante et al., 2009; Pladevall-Ballester, 2015) on the difficulties of curriculum integration and its effects on both the different languages of instruction and the learning of content; or on the difficulties of language and content integration. However, methodology-oriented research on teachers’ views and work in specific contexts is direly needed so as to gain a deep insight into the methodological commonalities that make CLIL what it is. Our qualitative study is focused on a two-year monitoring of teachers’ (N=6) views on CLIL implementation in a rural multilingual setting in Galicia. The teachers were monitored by means of interviews held between 2012 and 2014. After being trained, they took part in a CLIL project based on curriculum integration with two different groups of students. The findings reported showed that 1) teachers’ initial views on CLIL implementation turned more positive over the two years; 2) teachers believed that CLIL provides a very good framework for the development of pluriliteracies; 3) their views regarding content learning in CLIL turned more neutral in the course of the two years; and 4) teachers stressed the need for methodology-oriented training.
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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 | 0,016 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».