Illuminating language users in the discourse of linguistic diversity: toward justice-informed language education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The field of language education has mobilized diversity paradigms during the last several decades. Paradigms, such as world Englishes, English as a lingua franca, and translanguaging, have illuminated how linguistic forms and practices vary across locations, contexts, and individual linguistic repertoires. Although they aim to raise teachers’ and students’ engagement with linguistic heterogeneity, they are largely founded on the postmodern/poststructuralist valorization of linguistic hybridity and fluidity, which tends to neglect language users and thus overlooks the human differences that also inform that heterogeneity. True linguistic diversity and justice can be attained by both problematizing structural obstacles and recognizing that ideologies and structures are entrenched in unequal and unjust relations of power regarding race, gender, class, and sexuality, which influence diverse language users to communicate in certain ways. This conceptual paper problematizes the conventional focus on language in the discourse of linguistic diversity within language education, especially English language teaching, and proposes that we pay greater attention to language users. While recognizing that social justice is not a universal notion, we endorse an antiracist justice-informed contextualized approach to teaching about linguistic diversity by illuminating how diversity and power among language users as well as broader structures impact the nature of communication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».