On and Off Script: A Teacher’s Adaptation of Mandated Curriculum for Refugee Newcomers in an Era of Standardization
Notice bibliographique
Résumé
English Learners (ELs) make up 9.6% of the total student population in the U.S. (National Center for Education Statistics, 2019). Students with interrupted formal education (SIFE) are a subgroup of ELs who have had at least two fewer years of schooling than their peers, and function at least two years below grade level in reading and mathematics (DeCapua, Smathers, & Tang, 2007). To meet the demands of high stakes testing, schools have been increasingly implementing commercially published, scripted programs for ELs/SIFE (Reeves, 2010). Against this backdrop of the standards-driven and testing-based system, this article reports one of the key findings of a yearlong classroom ethnography of SIFE in an urban public secondary school in the United States, focusing on the experiences of the students and their teacher with two types of curriculum. Drawing on critical theory and culturally relevant/responsive pedagogy, the data tools include classroom observations, interviews with students and the teacher, and the videos of classroom interactions. Findings from our analysis demonstrate that the teacher played an active role in ensuring students learning through her role as a negotiator of the scripted curriculum. This study reaffirms that teachers can find ways to resist the totalizing effects of scripted curriculum.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».