Teachers’ ideological dilemmas: lessons learned from a Language Introduction Program in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
In this qualitative study, we draw on theory and practice in relation to the concepts of fixity and fluidity in language education (i.e. the simultaneity of bounded, named languages; and the need to transcend language boundaries). We use data from focus group interviews to investigate the entangled ideological dilemmas facing four teachers in a Language Introduction Programme in an upper secondary school in Sweden, as they enacted literacy pedagogies (fluidity) against the backdrop of high stakes standardised tests, age-out limits, and residency criteria (fixity) for youth from refugee backgrounds. We asked: What ideological dilemmas do language teachers in an introductory programme perceive relative to the language needs of youth from refugee backgrounds as they strive to implement promising practices? Our thematic analysis revealed three dilemmatic themes concerning ‘what’ to teach, ‘what’ resource materials to use, and ‘how’ to implement literacy pedagogies. From the lessons learned in our findings, we conclude with six thoughts for future consideration as teachers attempt to reconcile seemingly disparate perspectives on language teaching and learning in their local contexts.
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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 | 0,034 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,025 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».