11th Graders Acknowledgment of Their Community Through Multiliteracies in an EFL Classroom
Notice bibliographique
Résumé
Giving worth to students’ local realities as a background to get meaningful learning not only in the English class but in all the subjects and go further the simple lesson that starts and finishes inside the school walls, is what school communities should expect from education. As Hawkins states: “Learning is enhanced when teachers invite and acknowledge the knowledge, beliefs, and experiences that students bring with them into the classroom” (Bransford, Brown, & Cocking, 2004). This study reports a pedagogical involvement into students’ closest contexts, the school, and their neighborhood, to depict eleventh-grade students' perception of their community context through inquiry in a public school, which is evidenced by the use of multiliteracies. Throughout this study, English was used as a means to communicate what the students found while mapping and observing both contexts, by making connections between the subject syllabus and the findings they made as a result of their local explorations. Data collected from students’ artifacts, the teacher's journal, and surveys showed the student's growing interest in their contexts' recognition which was paramount to make them feel like part of the change in their community contexts. Careful reflections upon findings during the students’ community mapping at their school and neighborhood, encouraged their participation in classroom projects, boosting their critical consciousness by recognizing and assuming a new transformative role that positioned them with a different perspective.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 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) | 0,012 | 0,003 |
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 ».