Notice bibliographique
Résumé
Reterritorialization is an imperial process that creates settler colonial nations, like Canada, and funds intergenerational settler policies to assert intergenerational control over unceded territory, like English-only and French-only teacher education programs. This results in pedagogies designed to discourage learners from exploring other languages, instead focusing on the learning of low-variable, standardized materials (e.g., from mass media), which privilege social speech markers indexed to white native speakers. Such invariability is neither sociocognitively advantageous to learners nor linked to robust language learning, predicting miscommunication. To address this lack of variation in the imperial language curriculum, we developed Parlure Games, a computer-assisted language-learning tool that promotes exposure to and interaction with highly variable audiovisual social speech markers (via high-variability phonetic training: HVPT, a technique that enhances learning through varied input), while also scaffolding land-sensitizing activities critical of imperial sprawl using online mapping. In this paper, we report on the development of Parlure Games, explore its pedagogical affordances, and assess its acceptance as a de/colonizing audiovisual learning tool by teacher candidates enrolled in a TESL program in Quebec. By providing opportunities to interact with diverse social speech markers, Parlure Games provides a means to pluralize the imperial classroom while sensitizing instructors to its reterritorializing processes. La reterritorialisation est un processus impérial qui crée des états coloniaux, comme le Canada, et qui finance des politiques intergénérationnelles de colonisation afin d’exercer un contrôle intergénérationnel sur des territoires non cédés, comme les programmes de formation des enseignants de l’anglais ou du français uniquement. Il en résulte des pédagogies linguistiques conçues pour décourager les apprenants d’explorer d’autres langues, se concentrant plutôt sur l’apprentissage de matériels standardisés à faible variabilité (par exemple, du contenu des médias de masse) qui privilégient les marqueurs de discours sociaux associés aux locuteurs natifs de race blanche. Cette invariabilité n’est ni sociocognitivement avantageuse pour les apprenants ni liée à un apprentissage solide de la langue, prédisant plutôt des erreurs de communication. Pour remédier à ce manque de variation dans les programmes d’enseignement des langues impériales, nous avons développé Parlure Games, un outil d’apprentissage des langues assisté par ordinateur qui favorise le contact et l’interaction avec des marqueurs de discours sociaux et audiovisuels très variables (à travers l’entraînement phonétique de haute variabilité : une technique qui promeut l’apprentissage à l’aide d’un intrant diversifié), tout en favorisant des activités de sensibilisation aux territoires qui critiquent l’étalement impérial à l’aide de la cartographie en ligne. Dans cet article, nous rendons compte du développement de Parlure Games, explorons son potentiel pédagogique et évaluons son acceptation en tant qu’outil d’apprentissage audiovisuel décolonisant par de futurs enseignants inscrits à un programme d’enseignement de l’anglais langue seconde au Québec. En offrant la possibilité d’interagir avec divers marqueurs de discours sociaux, Parlure Games fournit un moyen pour diversifier la classe impériale tout en sensibilisant les enseignants à ses processus de reterritorialisation.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 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 ».