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Enregistrement W4224216044 · doi:10.1002/tesq.3146

Digital Storytelling With Youth From Refugee Backgrounds: Possibilities for Language and Digital Literacy Learning

2022· article· en· W4224216044 sur OpenAlexafffundabout
Maureen Kendrick, Margaret Early, Amir Michalovich, Meena Mangat

Notice bibliographique

RevueTESOL Quarterly · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPedagogyDigital storytellingLiteracySociologyDigital literacyStorytellingMeaning-makingMeaning (existential)Language acquisitionPsychologyMathematics educationNarrativeLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study addresses the urgent need to develop innovative pedagogies that build upon and enhance the digital literacies and representational practices of culturally and linguistically diverse youth from refugee backgrounds. In Canadian high schools, this population of students enter school with varying levels of literacy in their first language(s), as well as potentially difficult experiences due to their forced migration. For many, learning English, may become a formidable challenge. A growing corpus of case studies is beginning to show how pedagogies that draw on youths’ everyday meaning making, including their digital literacies, can effectively engage English learners in academic learning. In this qualitative, ethnographic case study involving nine youth in an English language learning classroom, we addressed the question: What is the potential for digital storytelling to draw from the fuller context of the lives and literacies of youth from refugee backgrounds to enable more autonomous language learning and identity affirmation? Our study is informed by interrelated conceptual frameworks: learner autonomy; investment in language and literacy learning; and digital literacies. Using thematic and multimodal/visual analysis, data were collaboratively coded to identify four interweaving themes: 1) use of multimodal meaning making to communicate complex, critical understandings; 2) emergence of digital literacies; 3) challenges of communicating in digital spaces; and 4) investment in identity affirmation in language learning. Implications focus on how digital storytelling as an innovative pedagogy has the potential to create space within the curriculum for stories that have deep meaning for learners.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations82
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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