Be(com)ing multilingual listeners: preparing (monolingual) teacher candidates to work with multilingual learners in mainstream classrooms
Notice bibliographique
Résumé
Classrooms across the United States today often include students from multiple different cultural and linguistic backgrounds. The teaching force, by contrast, has remained predominantly White and Anglophone with little experience learning additional languages (Athanases & Wong, Citation2018; Deroo & Ponzio, Citation2023; Pettit, Citation2011). When teachers themselves have limited experience with linguistic diversity, how can teacher educators raise teacher candidates’ (TCs) critical multilingual language awareness (CMLA) over the limited duration of the teacher certification process? This article analyzes the implementation of a CMLA project which engaged secondary TCs in becoming language learners themselves to reflect on the experience of being an early language learner. We collected written reflections from 49 TCs about their language learning experiences over 30 h and drew on the five domains of CMLA (Power, Cognitive, Affective, Social and Performance) (Prasad, Citation2022) to code the data set. We focus on the domain of Power to examine how learning a new language even for a short time can engage TCs practically in attending not only to mechanics of teaching and learning with multilingual students but also more critically to recognize the systemic power relations among languages and language users in schools.RÉSUMÉ Aujourd’hui, les salles de classe à travers les États-Unis comprennent souvent des élèves issus de multiples origines culturelles et linguistiques différentes. Le corps enseignant, en revanche, reste majoritairement blanc et anglophone, avec peu d‘expérience dans l‘apprentissage de langues supplémentaires (Athanases & Wong, Citation2018; Deroo & Ponzio, Citation2023; Pettit, Citation2011). Lorsque les enseignants ont eux-mêmes une expérience limitée de la diversité linguistique, comment les formateurs d‘enseignants peuvent-ils élever l’éveil aux langues critiques (CMLA en anglais) des stagiaires pendant la durée limitée du processus de certification des enseignants? Cet article analyse la mise en œuvre d‘un projet de CMLA dans le cadre duquel des stagiaires du secondaire ont été amenés à devenir eux-mêmes des apprenants de langues afin de réfléchir à leur expérience d‘apprenant précoce de langues. Nous avons recueilli les réflexions écrites de 49 stagiaires sur leurs expériences d‘apprentissage des langues pendant 30 heures et nous nous sommes appuyés sur les cinq domaines du CMLA (pouvoir, cognitif, affectif, social et performance) (Prasad, Citation2022) pour coder l‘ensemble des données. Nous nous concentrons sur le domaine du pouvoir pour examiner comment l‘apprentissage d‘une nouvelle langue, même pendant une courte période, peut inciter les stagiaires à s‘intéresser de manière pratique non seulement aux mécanismes de l‘enseignement et de l‘apprentissage avec des étudiants multilingues, mais aussi, de manière plus critique, à reconnaître les relations de pouvoir systémiques entre les langues et les apprenants de langues dans les écoles.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».