Exploring the Professional Identity and Professional Agency of Non-native English–Speaking Teachers within TESOL Programs in Canada: An In-depth Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Identity and agency play pivotal roles in shaping teachers' commitment, involvement, and personal autonomy throughout their professional growth journey. This literature-based thesis seeks to explore the creation of transformative professional learning experiences to foster the positive growth of non-native English-speaking teachers’ (NNESTs) identity and agency. It begins by addressing challenges in defining NNEST's professional identity and reevaluating current notions of NNEST's growth. Shifting the discussion to NNEST growth, the thesis examines the interconnectedness of identity and agency. This study argues for a broader understanding of transformative learning as a theoretical framework for supporting NNESTs. Drawing on transformative learning theory, the thesis suggests strategies for facilitation methods that empower NNESTs to realize their full potential in international education programs, particularly in TESOL (Teachers of English to Speakers of Other Languages). The research findings shed light on the negotiation of linguistic and cultural aspects, challenges faced by NNESTs, the role of discursive constructions, and teachers' emotional responses. Demonstrating how professional development can facilitate transformative learning, the study highlights the importance of creating supportive environments that encourage critical reflection and validate multiple identities. It also discusses implications for promoting positive identity construction and professional integration.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».