Notice bibliographique
Résumé
Abstract Schools promote mobility by providing access to national languages and languages of wider communication, to knowledge and skills valued in the national and European economies, and to multicultural or cosmopolitan forms of identity. Ironically, however, mobility now poses unprecedented challenges for national school systems in EU member states, which were not designed to respond to the educational needs of large numbers of minority, migrant and refugee families speaking many different languages. Improving the trade-off between mobility and inclusion in these school systems implies improving access, participation and outcomes for these socially excluded populations. Although national education policies have a role to play in achieving this, it is the meso level of organization – school systems, teacher education programs, local and regional government, community associations and so on – where practical solutions need to be developed and implemented. This chapter addresses three important aspects of this meso level of capacity-building for linguistic inclusion in education: the building of local educational partnerships, the education of teachers, and the recognition, validation and assessment of community skills. Rather than focusing on language issues in isolation, the goal is to rethink and adapt well-established inclusion-oriented policy frameworks or initiatives in each of these areas. Overall, the analysis demonstrates that adapting national school systems to the needs of a mobile, multilingual Europe will depend on creative collaboration on the part of policy- and decision-makers at the meso level, as well as teacher trainers, student teachers, teachers, students and families, and community organisations.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,022 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».