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Enregistrement W3215871174 · doi:10.1177/01614681211070873

Pan-Diversity Integration as an Equity Trap: Lessons From Preservice Teachers’ Preparation for Teaching English Language Learners in a Predominantly White Institution in the United States

2021· article· en· W3215871174 sur OpenAlexaff
Guofang Li, Youngeun Jee

Notice bibliographique

RevueTeachers College Record The Voice of Scholarship in Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEllTeacher educationDiversity (politics)Transformative learningPedagogyEquity (law)MainstreamMathematics educationInclusion (mineral)PsychologyMainstreamingSociologyTeaching methodSpecial educationPolitical scienceSocial psychologyVocabulary development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Nationally, there is an overwhelming body of research that has revealed a systemwide underpreparedness of both pre- and in-service teachers who are predominantly White and monolingual for teaching English language learners (ELLs) throughout the United States. Despite various responses to address preservice teachers’ underpreparedness to teach ELLs, there has been a lack of transformative change in White mainstream preservice teachers’ preparation to teach ELLs, due to teacher education programs’ indiscriminate, pan-diversity approach to diversity as inclusive of all forms of difference, without explicitly attending to any form of difference such as those confronted by ELLs. This pan-diversity approach endorses generic fairness as sameness practices that may lead to equity traps that shape preservice teachers’ patterns of thinking and behavior that hinder the possibilities for creating equitable schools for children of color, including ELLs. Purpose: The widespread underpreparedness of teachers for ELLs suggests an urgent need to reexamine how teacher education programs are providing opportunities for learning about ELL-related knowledge and practice. The goal of this study is to understand 433 preservice teachers’ experiences of learning to teach ELLs in a predominantly White teacher education program under a pan-diversity framework. Research Design: A mixed-methods design that includes surveys and interviews was used to address two central research questions: What are preservice teachers’ perceptions of learning to teach ELLs in a predominantly White teacher education program that utilizes a pan-diversity framework? How do their opportunities to learn ELL-related content differ across subprogram groups? Quantitative and qualitative data analysis methods were used to analyze the data generated from the survey and interviews. Findings: Triangulation of our quantitative and qualitative data revealed systemic neglect of ELLs in both coursework and field practice in the teacher education curriculum, resulting in underpreparedness among the preservice teachers across the subprograms. The results indicate that the current pan-diversity integration approach has served as an “equity trap” that will preclude the preservice teachers from becoming successful with their future ELLs. Conclusion: This study demonstrates the critical need to eliminate the pan-diversity equity trap to systemically incorporate ELL issues within teacher education to not only transform preservice teachers’ deficit thinking about ELLs but also fill their knowledge and skill gaps for working with ELLs. The study has significant implications for teacher education programs to transform ELLs’ status from invisibility to rightful prominence in the program.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,321 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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