Examining Students’ Co-construction of Language Ideologies through Multimodal Text
Notice bibliographique
Résumé
French immersion (FI), one of the hallmarks of French as a Second Language education in Canada and mandated in New Brunswick, Canada’s only officially English/French bilingual province, is often the target of language ideological debates surrounding its purposes and expected outcomes. Yet, notably absent in FI scholarship has been a focus on the ideologies informing students’ investment in French, including what bilingualism might mean for their language learning and identity. In this article, we discuss nine Grade 8 French immersion students’ co-construction of language ideologies regarding bilingualism. In a focus group, these students created a promotional video regarding the merits of bilingualism whose audience was comprised of fictional peers in a predominantly Anglophone province. Our analysis was guided by Darvin and Norton’s (2015) model of investment. We employed the tools of multimodal critical discourse analysis to consider the students’ construction of language ideologies through their video production. Through macro and micro analyses, we identified five primary ideologies: Bilingualism (a) is a matter of personal decision; (b) provides access to jobs; (c) provides access to economic capital; (d) provides access to Francophone communities of practice; and (e) provides access to symbolic capital. We discuss how the students have “remixed” the dominant provincial ideologies on bilingualism into their own, considering the implications of these ideologies on their investment in French. Finally, we suggest how multimodal practices provide a means to develop language students’ meta-cognition and expand their investment in their target language.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».