Exploring One Colombian Adolescent’s Diverse Literacies in his Rural Community
Notice bibliographique
Résumé
A deficit view of rural language learners’ out-of-school literacy practices has permeated formal educational and language policy globally. Intergovernmental organizations like the Organisation for Economic Co-operation and Development, for instance, have often portrayed rural learners in Global South countries as having literacy deficits if their language skills are not in alignment with the practices valued in school contexts. These deficit representations are often instrumentalized as a tactic to oppress and exclude rural students’ literacies and language traditions from educational policy and curricula. Throughout this article, the authors – both language educators researching young people’s diverse literacy practices – aim to address and combat such problematic omissions. Following a sociocultural, multiliteracies framework, we analyzed two semi-structured interviews and accompanying artifacts to feature the literacies that a 14-year-old rural Colombian youth engages with daily. Results illuminate the myriad language practices honed outside of formal learning contexts, including family-based literacies, oral and embodied forms of communication, analyzing and composing with multimodal texts, and developing critical skills with digital texts to question national power relations and forge activist identities. The authors discussed the benefits of an expanded view of literacy – particularly for educators – in hopes of contributing to equity-based research advocating the recognition and inclusion of rural students’ vernacular literacies across formal learning spaces.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».