Translanguaging drama: embracing learners’ <i>perezhivanie</i> for embodiment of the repertoire
Notice bibliographique
Résumé
The creative and dynamic practices that multilinguals perform with linguistic and non-linguistic features such as the body, movement, senses, and space have been documented as integral to their repertoire. Drawing on interdisciplinary literature, this article advances the concept of the repertoire through translanguaging drama as a pedagogical practice and examines the resources that can be volitionally mobilised through language learners’ perezhivanie, or the emotional, felt and lived through experience. Translanguaging drama was implemented in two English language programmes with adult learners in Canada. While these courses focused on improving English language skills, translanguaging drama was implemented to activate learners’ perezhivanie while using their repertoire, which not only facilitated communication in the English language but pushed for agency in using non-linguistic resources. I examine learners’ perezhivanie with a subset of data, which included observation notes and learner diary entries. In this article, I emphasize four main interrelated areas: (1) volition and empowerment, (2) meaning-making across languages, (3) embodiment of language – through voice modulation, facial expression, and body language–, and (4) language choice triggered by perezhivanie. Implications of the study for furthering the theorisation of language, language learning and the repertoire are discussed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».