Mapping reflexivity in situ: A multimodal exploration of negotiated textbook discourses in Korean university EFL classrooms
Notice bibliographique
Résumé
The present study identifies and maps the reflexive praxis of two experienced English as a foreign language (EFL) instructors as they reconstruct and negotiate textbook material in situ. An abundance of critical studies underscoring social injustices in the contents of globally published EFL textbooks do not sufficiently address the negotiation of their multimodal discourses during class time. Although reflexive teaching practice in language learning classrooms has a robust pool of research, limited scholarly attention has been given to the active negotiation of a textbook’s multimodal discourse in Korean university classrooms. The present study asks: (1) How do two instructors at different Korean universities negotiate the contents of an EFL textbook with their students during class? (2) How do the students react to the multimodal discourse negotiated in their textbooks? (3) What pedagogical implications do the findings lend to EFL textbook instruction in Korean university contexts? Using Norris’ (2004) framework for video transcription of multimodal interaction in two Korean university English communication classes, the findings reveal that reflexive negotiation between students and instructors is a kind of rhetorical accomplishment that lessens the potential for cultural marginalization in the multimodal discourse of EFL textbooks. Implications suggest that textbook reflexivity in situ raises the value of student EFL learning investments.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».