Teaching multilingual literacy in Ugandan classrooms: The promise of the African Storybook
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.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».