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Enregistrement W4404313395 · doi:10.18806/tesl.v41i1/1401

Confronting Deficit Narratives

2024· article· en· W4404313395 sur OpenAlexvenueno aff
Hüseyin Uysal, Christian Fallas Escobar

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCaribbean history, culture, and politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativePsychologyLinguisticsSociologyHistoryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This descriptive qualitative study investigates the concerns that pre-service teachers at a small liberal arts college expressed about the racialization of English learners (ELs) and documents their increasing awareness of and preparedness to address these concerns during and after their student-teaching experience. The study included informal meetings and discussions with seven pre-service teachers at various coffee shops in the midwestern United States. Data consisted of transcripts of focus-group interviews, drawings by the participants, discussion posts, reflective essays, and field notes from one author’s observations of their interactions and reactions during the meetings. The study draws on a raciolinguistic perspective to examine the participants’ expressed opinions and experiences. Findings document the participants’ concerns regarding misconceptions about racialized students and their learning in connection with language and race. These findings provide a comprehensive understanding of the challenges and opportunities in guiding pre-service teachers to embrace an antiracist education. The results align with the imperative of challenging deficit narratives and preparing socially conscious content-area teachers who advocate for equal educational opportunities for ELs. The paper concludes with implications for critical teacher preparation for school districts with racially and linguistically diverse students and promotes a broader perspective that goes beyond instructional practices and considers the socio-political aspects of schooling for ELs. Cette étude qualitative descriptive examine les préoccupations exprimées par les futurs enseignants dans un petit collège d’arts libéraux au sujet de la racialisation des apprenants de l’anglais et documente leur prise de conscience croissante et leur préparation pour répondre à ces préoccupations pendant et après leur stage en enseignement. L’étude comportait des réunions et des discussions informelles avec sept futurs enseignants dans différents cafés du Midwest des États-Unis. Les données étaient composées de transcriptions d’entretiens de groupes, de dessins réalisés par les participants, de messages de discussion, d’essais réflexifs et de notes prises par l’un des auteurs sur le terrain lors des observations de leurs interactions et leurs réactions pendant les réunions. L’étude s’appuie sur une perspective raciolinguistique pour examiner les opinions et les expériences relatées par les participants. Les résultats révèlent les préoccupations des participants concernant les idées fausses sur les élèves racialisés et leur apprentissage en relation avec la langue et la race. Ces résultats permettent de comprendre de manière globale les défis et les opportunités liés à l’adoption d’une éducation antiraciste par les enseignants en formation. Les résultats soutiennent l’impératif de remettre en question les discours déficitaires et de préparer des enseignants de matières disciplinaires socialement conscients qui défendent l’égalité des chances pour les apprenants de l’anglais en matière d’éducation. L’article conclut avec les implications d’une préparation critique des enseignants destinés aux districts scolaires accueillant des élèves issus de la diversité raciale et linguistique, et promeut une vision plus large qui va au-delà des pratiques pédagogiques pour prendre en compte les aspects sociopolitiques de l’enseignement des apprenants de l’anglais.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0150,027
Communication savante0,0140,020
Science ouverte0,0030,023
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,257 · 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
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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