Language learners’ drawings and textual commentaries as a way to envision goals and aspirations for future language use
Notice bibliographique
Résumé
Written and spoken language are not the only ways to illustrate thinking. Incorporating arts-informed and multimodal ways to communicate can offer new insights for higher education language teaching and learning practices. This study investigates how Finnish as a second language students’ drawings as visualizations support an arts-informed approach to knowledge production in the initial years of language learning and proficiency in higher education in Canada. Further, it explores how students of Finnish represent their aspirations and objectives for their future language use and study through these embodied visualizations. The article focuses on how students visualize their aspirations to learn and use language without having to look for support from English. Grounded in reflective arts-informed language pedagogy, this study employs multisemiotic content analysis to examine a selection of students’ drawings. Through drawing, students visualize their imagined potential selves as future language users in different situations, activities and tasks and with different people. While language learners traditionally express their thoughts through oral and written language, and commonly in English, this study shows that drawings offer an alternative and artistic avenue for knowledge transmission and communication in the early stages of the language learning trajectory. Through reflective research practice, his study also addresses some implications of integrating arts-informed teaching and learning practice into second language pedagogy, encouraging instructors to adapt arts-informed teaching methodologies to align with students’ individual learning trajectories.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».