Science education with multilingual learners: Equity as access and equity as transformation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research in science education with multilingual learners (MLs) has expanded rapidly. This rapid expansion can be situated within a larger dialogue about what it means to provide minoritized students with an equitable education. Whereas some conceptions of equity focus on ensuring all students have access to the knowledge, practices, and language normatively valued in K‐12 schools ( equity as access ), increasingly prominent conceptions focus on transforming those knowledge, practices, and language in ways that center minoritized students and their communities ( equity as transformation ). In this article, we argue that conceptions of equity provide a useful lens for understanding emerging research in science education with MLs and for charting a research agenda. We begin by tracing how conceptions of equity have evolved in parallel across STEM and multilingual education. Then, we provide an overview of recent developments from demographic, theoretical, and policy perspectives. In the context of these developments, we provide a conceptual synthesis of emerging research by our team of early‐career scholars in three areas: (a) learning, (b) assessment, and (c) teacher education. Within each area, we unpack the research efforts in terms of how they attend to equity as access while pushing toward equity as transformation. Finally, we propose a research agenda for science education with MLs that builds on and extends these efforts. We close by offering recommendations for making this research agenda coherent and impactful: (a) being explicit about our conceptions of equity, (b) paying attention to the interplay of structure and agency, and (c) promoting interdisciplinary collaboration.
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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 | 0,015 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,040 |
| Communication savante | 0,017 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».