BEYOND THE BINARY: DECONSTRUCTING A MONOLINGUAL VS. MULTILINGUAL OPPOSITION IN ENGLISH LANGUAGE TEACHING
Notice bibliographique
Résumé
A monolingual vs. multilingual opposition has come to the forefront in recent language education research. Here, immersion theory argues for exclusive exposure to and use of the target language in curricular spaces (Lambert & Tucker, 1972; Ballinger et al., 2017), while plurilingual (Beacco & Byram, 2007; Piccardo et al., 2021) and translanguaging scholars (Garcia, 2009; Lewis et al., 2012) contend that language learning should leverage the complex interconnections and composite nature of languages. Unfortunately, in the context of English-language education, immersion theories have been mobilized by proponents of hegemonic English-only policies that result in a devaluing of learners’ first/other languages by failing to tap into the linguistic resources and identities they bring to the classroom (Cummins, 2007). This Mixed Methods research project thus consists of a double move with Derrida (1967) and deconstruction as its core. The first involves a deconstruction of the “monolingual habitus” (Gogolin, 1994) of English-Only policies, seen here as a manifestation of linguistic imperialism (Phillipson, 1992). Then in the second move, deconstruction calls for the breakdown of fixed binaries and an uncovering of the tension and complexity in questions. Applied here, a simple opposition of Mono vs. Multi fails to illuminate the complexities of what goes on with languages in the English Language Teaching classroom in-between. Statistical and thematic analyses were conducted on survey (n=125) and follow-up interview (n=9) and observation (n=5) data with post-secondary English language instructors in Japan and Canada, oriented across a Mono-Multi spectrum. Findings reveal the complexities in institutional policies and the beliefs, policies, practices, and experiences of teachers around classroom language use, showing the Mono vs. Multi opposition to be a largely theoretical construct. The findings also uncover a greater range of pedagogical options, combining plurilingual and immersion pedagogies, which can be applied at different stages of a lesson in diverse contexts. Rather than an either/or proposition then, this combination deconstructs both the hegemony of English-only policies as well as a constructed Mono vs. Multi binary, leading to ‘and/and,’ or contextually sensitive, hybrid plurimmersion pedagogies.
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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,057 |
| Communication savante | 0,017 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».