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Enregistrement W4404313391 · doi:10.18806/tesl.v41i1/1404

Centering Multilingual Learners and Countering Raciolinguistic Ideologies in Teacher Education: Principles, Policies and Practices

2024· article· en· W4404313391 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyPedagogySociologyLanguage educationLinguisticsMultilingual EducationMultilingualismPolitical sciencePsychologyMathematics educationPhilosophyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Centering Multilingual Learners and Countering Raciolinguistic Ideologies in Teacher Education, Jeff Bale and colleagues thoughtfully weave narratives set to disrupt the inequality and racism that have often gone unaddressed in language teaching and teacher training.The book offers a timely and insightful exploration of the intersection of language, race/racism, and teacher education, drawing on rich empirical research and theoretical frameworks.However, the research does not launch straight into the connection between racism and language.Inevitably, the doing of the research guides the analysis toward exploring this aspect.The theme of "collective thinking" (p.xv) permeates throughout, and the authors recognize that "this text and the project behind it are the products of a significant and rewarding group effort" (p.xv).Woven throughout the book are the researchers' reflective stances, vignettes, and brief profiles of participants.These elements serve distinct functions: The reflective stances provide personal insights, the vignettes illustrate specific instances, and the profiles offer a deeper understanding of the participants.Together, they connect the thinking and doing of those involved in the research to who they are "as entire people and not just as (future) teachers" (p. 5) or mere participants in a study.This multifaceted approach enriches the narrative by highlighting the diverse identities and experiences of both the researchers and the participants, and it enhances the book's overall depth and authenticity.This book stands to be advantageous to various reader demographics, including educational researchers, policy makers, English instructors, teacher trainers, and curriculum developers.The author statements remind the reader of our identity as homo narrans, and the traditional "author bios" section is replaced by a picture of the author team with each author introducing themself "in terms of who we are as people, how we came to this research, how our social positioning shaped our approach to the study, and what we have learned or how we have changed through doing this work" (p.xvii).The authors remain consistent with the theoretical positioning of this book, as each one takes the lead in "telling the story of this project" in different chapters.The book is theoretically positioned at the intersection of race, language, and teacher education, thus drawing from raciolinguistics and Critical Race Theory.The co-constitution of race and language is emphasized, framing them as intertwined social constructs rather than separate entities.The authors critique traditional cognitive approaches to language education, advocating instead for an understanding of multilingualism that includes social, historical, and material dimensions.They argue for a shift in focus from individual teacher beliefs to systemic structures of white supremacy within educational institutions.By foregrounding raciolinguicized subjectivities (p.67), the book highlights the need for teacher education programs to address the dynamics of race and language in preparing future educators to effectively support multilingual learners.The book comprises eight chapters, the first three of which carefully work together to ascertain what and whom the book is about.In Chapter 1, "Contradictions of Stability and Change," Bale and Gagn begin

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,038
Communication savante0,0170,009
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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