Research strength analysis, pedagogical components, and effectiveness of translanguaging: a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
This systematic literature review examined 61 empirical studies published from 2010 to 2022 on translanguaging. The review explored the trends and scientific strengths of the studies, the reported pedagogical components, and the affordances and challenges of translanguaging. 70.49% of the studies took place in elementary schools and in 65.57% in the U.S. contexts. The majority of the studies employed ethnographic methods (27.87%) to collect data. Only 37 of the reviewed papers endorsed translanguaging’s agenda of promoting equity and social justice. Our evaluation of the reviewed studies was generally favourable with strengths identified in researchers’ articulation of research context and theoretical frameworks, connections to existent literature, and methods of data collection. However, data analysis in certain studies did not contain adequate information regarding how themes, concepts, and categories were derived from data, and data were not presented in a way that enables readers to judge the range of evidence being used. Adopting thematic analysis, the systematic literature review identified 11 major pedagogical components of pedagogical translanguaging and the affordances and challenges of both pedagogical and spontaneous translanguaging. The paper ends with recommendations for future research and pedagogical innovations that aim to buttress bilingual and multilingual students’ fluid meaning-making practices.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».