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Enregistrement W4402109704 · doi:10.55016/ojs/jet.v56i1.77671

Positioning all Students and Teachers as Intercultural Citizens— A Two-way Adaptation Approach to ELL Identity Negotiation

2023· article· en· W4402109704 sur OpenAlexaff
Yingling Lou

Notice bibliographique

RevueJournal of educational thought. · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationAdaptation (eye)Identity (music)Identity negotiationIntercultural communicationSociologyPedagogyPsychologySocial scienceArtAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This article addresses the power imbalance between English language learners (ELL) and native English speakers (NES) in culturally and linguistically diverse K-12 classrooms. Current ELL positioning models explored in empirical research studies are positioned in this article in correlation with the stages in Bennett’s theory of the Developmental Model of Intercultural Sensitivity. The result indicates that we need an integrative model that equalizes the power relations between ELLs and NES to guide all learners and teachers towards cultural integration. Drawing on positioning theory and the concept of intercultural citizenship, this article proposes an integrative approach of positioning all students and teachers as intercultural citizens as a discursive identity negotiation means to engender an equitable two-way cultural adaption that not only challenges the raciolinguistic ideologies but also builds intercultural citizenship among all learners. A step-by-step school-level practical guide is suggested to implement this integrative approach.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,478

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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