<b>Becoming-FSL-Teacher: A Sociomaterial Exploration of Language Teacher Identity in Core French</b>
Notice bibliographique
Résumé
This article draws upon a 10-month study of core French as a second language (FSL) teachers to explore the professional identities that are produced in their work. Adopting rhizoanalysis and the Deleuzian concept of becoming, this article positions the ways in which these teachers both affect and are affected by the multiple material and discursive practices that circulate within their local context and Canadian FSL education. Engaging data from classroom observations, interviews, and lesson artifacts, several vignettes are offered as empirical examples that extend insights into how the status of FSL, the material components of the school, and the teachers’ identities are co-constituted. These data entry points are possible lines to think differently about the intricacies of becoming a core FSL teacher in day-to-day practice and the ways in which these educators are constantly (re)shaped in relation with the material, human, and affective elements in their classrooms. These affordances can disrupt existing understandings and suggest how (re)imagining FSL teachers from a sociomaterial perspective might further nuance discussions of retention, support, and identity.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».