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Enregistrement W3193383834 · doi:10.1080/09500782.2021.1960558

Learning to teach science genres and language of science writing: Key change processes in a teacher’s critical SFL praxis

2021· article· en· W3193383834 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLanguage and Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPraxisMetalanguageMathematics educationAction researchPedagogyScience educationComputer scienceSystemic functional linguisticsApplied linguisticsPsychologySociologyLinguisticsEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the key change processes (KCPs) in the critical systemic functional linguistics praxis (CSFLP) of a science teacher, the first author, as she learned SFL theory as a metalanguage for thinking about language and for teaching science writing to culturally and linguistically diverse students. In this case study (Yin, 2012), which emerged from a large-scale action research project, we describe how the science teacher applied her developing knowledge of SFL to teach science writing over the course of five years. We analyze these changes through what we describe as three KCPs: (1) Changing conceptions of science writing; (2) Implementing the teaching learning cycle (TLC) to teach language and content; (3) Building teacher language awareness. Through the examination of these KCPs, we highlight the benefits of the TLC for learning to teach the genres of science writing over time (Rothery, 1996). Examples from the science teacher’s classroom show how her implementation of SFL-informed instruction helped her apply the theory to scaffold the teaching of writing. Implications include discussion of how praxis occurs when teachers learn SFL theory and apply it to developing genre-based pedagogy in science.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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