Tangled up with everything else: Toward new conceptions of language, teachers, and identities
Notice bibliographique
Résumé
I am Canadian and currently live and work in and around Vancouver, British Columbia, but I was born and lived until my late 20s on the Canadian prairies. My fi rst teaching job was with Plains Cree children in a school in a small town in northern Alberta. My second teaching job was teaching English at night school to immigrant adults, many of whom were Chilean refugees after the 1973 coup. I think of the challenges I experienced in both positions as something like knots in entangled yarn, and I have been trying to untangle them ever since: throughout my graduate studies; my PhD dissertation about Swampy Cree-speaking students learning English in northern Ontario; my university teaching of English as an additional language teachers and of Indigenous and heritage language teachers; my research with children learning English at school; my collaborative classroom research with teachers; and most recently, the research I do with my colleague, Diane Dagenais, investigating language and literacy learning through engagement with a variety of digital technologies. Our emphasis in this recent work has not been so much on teachers, but rather on student learning, although teacher experiences are of course a logically necessary direction we will pursue in the future. In this chapter I trace how my thinking on teacher identity and language teaching has evolved along with developments in our fi eld, and with my accumulated experience working with teachers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».