MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312177520 · doi:10.18192/olbij.v12i1.5982

Centring multilingual learners and countering Rrcism in Canadian teacher education

2022· article· en· W4312177520 sur OpenAlexafffundvenueabout
Antoinette Gagné, J. S. Bale, Julie Kerekes, Shakina Rajendram, Mama Adobea Nii Owoo, Katie Brubacher, Jennifer Kirsty Burton, Elizabeth Jeanne Larson, Wales Wong, Yiran Zhang

Notice bibliographique

RevueOLBI Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMainstreamContext (archaeology)Teacher educationPedagogyMathematics educationCentringSociologyMultilingual EducationPsychologyPolitical scienceMultilingualismEngineeringHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article includes aspects of a larger study in which we critically examine how and what mainstream teacher candidates learn in preservice programs about supporting multilingual learners (MLs). Since 2015, the province of Ontario has required that all teacher candidates — not just future ESL specialists — be prepared to support MLs. Within this context, we provide a description and discussion of who multilingual learners are imagined to be in policy documents and by various actors in education, along with examples of teacher candidate learning from a mixed-methods case study of teacher-candidate learning in the Master of Teaching at the University of Toronto. Our article reveals the complexity of preparing teachers to support MLs and suggests possibilities for centring multilingual learners and countering racism in Canadian teacher education.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,385 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOLBI JournalMême sujetMultilingual Education and PolicyTravaux en français237 207