The transformative role of E-readers in inclusive online Mandarin education: A duo-ethnographic study
Notice bibliographique
Résumé
Many Mandarin programs in Canada rely on prescriptive, textbook-driven curricula that may overlook the diverse learning needs and backgrounds of plurilingual students. This research seeks to challenge and reimagine this traditional curriculum by exploring how Mandarin educators can integrate E-readers as alternative materials to address students’ emerging learning needs. In the post-pandemic era, online language education has become the new normal. While extensive insights have emerged from online English language teaching regarding its challenges, benefits, and implications, the specific context of online Mandarin education remains insufficiently explored, particularly in North America. Given the growing demand for Mandarin language learning in North America, this study engaged two Mandarin teachers in Canada in a 12-week series of online sessions utilizing E-readers (i.e., iChineseReader) as core teaching materials. Employing a duo-ethnographic approach, this research collected data: video-recorded weekly critical dialogues, reflective journals, and lesson plans as pedagogical artifacts. Narrative inquiry guided data analysis, focusing on the teachers’ evolving ideologies surrounding E-reader integration in online Mandarin classrooms. This study presents key stories in terms of: (1) E-readers as a support for ethics-oriented curricula; (2) E-readers as mediators of learner autonomy; and (3) E-readers as tools for plurilingual, multimodal, and identity-affirming learning. This research invites educators to creatively use E-readers to enhance inclusivity, foster learner agency, and recognize students’ linguistic and semiotic resources in online Mandarin learning.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».