Addressing the Language and Literacy Needs and Challenges of Students with Refugee Experiences: Integrated Supports
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on an ethnographic research study with experienced K-12 teachers and paraprofessionals in Western Canada to understand (1) the language and literacy needs and challenges of students with refugee experiences; and (2) the pedagogical responses used to build trusting, collaborative relationships of power. Our theoretical framework draws on Bronfenbrenner’s ecological systems model, which we align with a literacy ecology of communities perspective. Working with 15 participants in a school district with a long history of resettlement, we address the following questions: (1) What do teachers and paraprofessionals identify as the language and literacy learning needs and challenges for students with refugee experiences? and (2) What are the most appropriate and empowering pedagogical responses to meet curricular expectations and use language and literacy for social impact and identity representation? Using thematic analysis, we identify four interweaving themes: relationships, mindful pedagogies, well-being, and safety. We provide illustrative examples from ethnographic focus group discussions, triangulated with informal interviews and observations in relation to an integrated model of supports for students with refugee experiences. We conclude with four critical lessons learned about relationships, communication flows within and across nested ecological systems, flexibility and structure, and inspirational pedagogies.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».