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Enregistrement W4220789855 · doi:10.18806/tesl.v38i2.1362

Plurilingualism and Multimodality: The Metanoia Within Reach

2022· article· en· W4220789855 sur OpenAlexvenueno aff
Riah Werner, Elka Todeva

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultimodalityPedagogySociologyRepertoireMeaning (existential)Emic and eticLinguisticsNarrativeMindsetAgency (philosophy)HumanitiesEpistemologyArtPhilosophySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on the evolution of our thinking around expedited learning and more egalitarian classroom spaces where learners are afforded greater agency and opportunities to tap into their full linguistic repertoires (Todeva & Morule, 2009; Todeva, 2016) and on insights from complex dynamic systems theory, this paper offers a framework for dynamically aligning research on multimodality and plurilingualism with inquiry-based classroom practice. We argue that despite the existence of important research shedding light on the processes underlying our meaning-making and communicative abilities, languages continue to be taught as bounded entities and many instructional and assessment practices still reflect monolingual ideologies and nativespeakerist mindsets. Adopting a plurilingual, multimodal mindset provides a way for teachers, students, and researchers to bring their practices in line with the increasingly complex manner in which people construct, share, and access knowledge. How to achieve this metanoia— this shift of mind towards linguistic and modal plurality—is the main thrust of this paper. We provide concrete examples of classroom plurilingual explorations and an emic narrative of one teacher’s journey. Finally, we call for transformed research practices grounded in retrodiction (Larsen-Freeman, 2009) and for more nimble multimodal knowledge dissemination to support this realignment. En s’inspirant de l’évolution de notre réflexion sur l’apprentissage accéléré et des espaces de salle de classe plus égalitaires où on accorde aux apprenants plus d’autonomie et d’occasions de se servir de tout leur répertoire linguistique (Todeva & Morule, 2009; Todeva, 2016) et sur les aperçus de la théorie des systèmes dynamiques complexes, cet article propose un cadre de travail dans le but d’aligner de façon dynamique la recherche sur la multimodalité et le plurilinguisme sur la pratique en salle de classe fondée sur l’enquête. Nous avançons que malgré l’existence de recherche importante mettant en lumière les processus qui soustendent nos capacités à faire sens et de communication, on continue à enseigner les langues comme des entités limitées et de nombreuses pratiques d’enseignement et d’évaluation reflètent encore des idéologies monolingues et des mentalités de locuteurs de langue maternelle. L’adoption d’une mentalité plurilingue et multimodale fournit aux enseignants, aux étudiants et aux chercheurs une façon d’aligner leurs pratiques sur la manière de plus en plus complexe dont les gens construisent, partagent et accèdent à la connaissance. Comment réussir cette métanoia – cette réorientation de l’esprit vers la pluralité linguistique et modale – constitue l’idée directrice de cet article. Nous fournissons des exemples concrets d’exploration plurilingue dans la salle de classe ainsi qu’un récit émique du parcours d’un enseignant. En conclusion, nous appelons à des pratiques de recherche transformées, enracinées dans la rétrodiction (Larsen-Freeman, 2009), à une dissémination multimodale plus souple pour soutenir ce réalignement.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,171 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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