Uncovering Language Teacher Educators' Collective and Individual Identities in Times of Change: Engaging With the Affective Turn
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT As the world experiences drastic revolutions in technology usage, hyperconnectivity, and extreme political orientations, critical reflexivity in teacher education appears more crucial than ever. Particularly, it is extremely relevant to explore the ways in which teacher educators' individual identities intertwine with collective identities where these revolutions add up to an uneven world—a world with systemic and enduring issues like socioeconomic inequality, violence, and despair. In this article, we uncover three ways through which we constitute our collective and individual identities. They include: (1) How we position ourselves concerning the role of privilege and power dynamics in our countries and throughout our careers; (2) how we have transformed our own teaching practices to accommodate or engage in culturally responsive curricula and educational proposals; and (3) how we have engaged in politically relevant activities to counteract hegemonic practices concerning language education and biases. Broadly informed by the affective turn in language education, our study posits that belonging to a collective is the profound realization that knowing who you are individually contributes to self‐reflection, self‐critique, identification, and understanding the purpose and challenges of a group. Thus, our study is conceptually nested in well‐being and positive psychology. The affective turn highlights the pivotal role of emotions in identity construction and the dynamic interplay between teacher educator identity and their praxis. To capture the complexities and the nuanced nature of our experiences and their implications, we adopt a collaborative analytic autoethnographic approach. Analytic autoethnography is an artistic demonstration that allows us to reflect on how we came to know, name, and interpret our personal and cultural experiences. Its power rests on its potential to help us leverage our experiences to engage ourselves, others, culture(s), politics, and social research to confront the many tensions between ourselves and the changes taking place around us. As such, our endeavor will highlight the value of understanding the intricacies that arise when language teacher educators grapple with individual and collective identities to transform conventional ways of teaching into pluralistic, purposeful, and inclusive educational spaces.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,029 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».