English-Medium Instruction (EMI) as Linguistic Capital in Nepal: Promises and Realities
Notice bibliographique
Résumé
This article reports on a critical qualitative case study of an EMI-based, underresourced public school in Nepal through Bourdieu’s lens of linguistic capital. As the data analysis revealed, parents, students, and teachers regarded EMI as a privileged form of linguistic capital for developing advanced English skills, enhancing educational achievements and access to higher education, and increasing the chance of upward social and economic mobility. In contrary to these rosy perceptions of EMI with overtly superficial promises, switching to EMI, without enough teacher preparation and infrastructure support in the school, had contributed to several unplanned negative outcomes, including a contested process of developing the English proficiency. Despite the school’s claim of offering EMI education, Nepali was the actual language of instruction in the school due to teachers’ lack of proficiency in English and the school’s inadequate resources and preparedness for a shift to EMI. As a result, the students developed neither the content knowledge nor English language skills. Therefore, rather than being an educational equalizer, EMI has served to (re)produce linguistic marginalization and educational inequality and injustice for children from a lower socioeconomic status. We suggest critical reflection on EMI adoption and reenvision “sustainable additive multilingualism” in such contexts (Erling et al., 2016).
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».