Teaching multilingual literacy in Ugandan classrooms: The promise of the African Storybook
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
Abstract For over a decade, the authors have worked collaboratively to better understand and address the challenges and possibilities of promoting multilingual literacy in Uganda, a country of over 44 million people where over 40 African languages are spoken and English is the official language. This article focuses on the diverse ways that teachers promote early literacy in large multilingual classrooms, and how the innovative African Storybook digital initiative might support primary school teachers in both rural and urban areas. We begin the article with a description of our collaborative work on the African Storybook ( http://www.africanstorybook.org/ ) and one of its derivatives, Storybooks Uganda ( https://global-asp.github.io/storybooks-uganda/ ). Then, drawing on a collaborative study of primary school classrooms in eastern Uganda, we analyze four common strategies that Ugandan teachers use to promote multilingual literacy in their classrooms: the use of the mother tongue as a resource; songs and multimodality; translanguaging; and linguistic strategies for classroom management. We follow this with a discussion of a 2015 teacher education workshop in eastern Uganda, which illustrates how the African Storybook can help support Ugandan teachers as they navigate the challenges of large classrooms. We conclude that the African Storybook has much promise for addressing the United Nations’ 2030 Sustainable Development Goals.
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 | 0,001 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 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