Notice bibliographique
Résumé
Duoethnography is an emerging methodology in English language teaching (ELT)/applied linguistics where two or more participants critically examine a shared phenomenon or experience as a way to challenge assumptions and develop new understandings of critical events (Lowe & Lawrence, 2020). It is a flexible tool with an emphasis on interaction, both between people, and people and various physical or digital artefacts (e.g., documents, academic literature). In this paper, we outline our duoethnography on our experience with the Certificate for English Language Teaching to Adults (CELTA) with a focus on how academic literature and social media pervaded our inquiry. We highlight how academic articles and social media were used as artefacts in our study and how their role as “co-participants” enhanced our investigation. La duoethnographie est une méthodologie émergeante dans l’enseignement de l’anglais (ELT)/en linguistique appliquée dans laquelle deux participants ou plus examinent de façon critique un phénomène ou une expérience partagée comme manière de remettre en question les hypothèses et de créer de nouvelles voies pour comprendre des évènements critiques (Lowe & Lawrence, 2020). Il s’agit d’un outil souple qui met l’emphase sur l’interaction, à la fois entre les personnes, ainsi qu’entre les personnes et divers artefacts physiques ou numériques (par exemple, des documents, des écrits universitaires). Dans cet article, nous exposons notre duoethnographie dans notre expérience du Certificat pour l’enseignement de l’anglais aux adultes (CELTA), en portant une attention particulière à la façon dont les écrits universitaires et les médias sociaux ont imprégné notre enquête. Nous soulignons la manière dont les articles universitaires et les médias sociaux ont été utilisés comme artefacts dans notre étude et de quelle façon leur rôle de « coparticipants » a mis notre enquête en valeur.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 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 ».