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Enregistrement W6959426252 · doi:10.7939/r3-gpg0-mj46

Shifting Transliteracies in Elementary School: Understanding How Transliteracy Practices Contribute to Grade Three Students’ Construction of Meaning

2020· dissertation· en· W6959426252 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Practices and Plant Genetics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeaning (existential)SituatedMindsetConstruct (python library)EthnographySocial constructivismSocial constructionismScholarshipLiteracy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Situated within social constructivist understandings of multiliteracies, this eight-month ethnographic study explored transliteracy practices in a grade three classroom. The intention of this research was to conduct an ethnographic case study to understand how digital and multiliteracies support the ways children construct meaning through transliteracy practices in elementary school. Findings revealed that transliteracy, using both digital and analog technologies across modes, media, genres, and platforms, is an effective lens to understand the shifting literacy practices of young 21st-century learners. Transliteracy is described in relation to four understandings of literacy: critical transliteracy, digital transliteracy, social transliteracy, and disciplinary transliteracy. Understandings and implications of a transliteracy mindset are articulated in their contributions to scholarship and pedagogy and through descriptive examples of transliteracy in the classroom. This study contributes to growing conceptual understandings of transliteracy and supports the fluid nature of transliterate learning. It promotes the use of multiliteracies, student choice, and opportunities to use more than one mode, device, or platform simultaneously at school. Canadian students constantly face many choices in literacies, thus, being transliterate becomes significant to their literacy education.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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