“I am <scp> <i>THAT</i> </scp> Refugee!” Raising Critical Multilingual Language Awareness Through Spoken Word Poetry with Refugee‐Background Learners
Notice bibliographique
Résumé
Transformative learning in education requires pedagogical change to challenge where knowledge is situated and dislodge the unmerited privileges associated with conventional practices of language and emotion in classrooms. Responding to this call, this paper centers the experiences of two learners with refugee backgrounds and explores how a spoken word poetry curriculum implemented in a language classroom raises critical awareness related to language, identity, race/racism, and belonging. Data were collected from course materials, interviews, journals, and artifacts and were analyzed to examine how emotional attachments connect to people and experiences. By positioning students' lives and languages at the center of critical language learning, spoken word poetry cultivated learner agency, and dialogic engagement. Participants disrupted deficit narratives of refugees as illegitimate and reclaimed their right to be heard , seen and felt , first and foremost, as humans. This study makes a pedagogical contribution to literature by highlighting the implications of integrating spoken word poetry into language classrooms and emphasizes the relationship between emotions and language. The findings will be of interest to educators and researchers interested in disrupting conventional language practices that allow students to resist rather than reproduce forms of oppression.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».