Implementing Translanguaging in an English as a Second Language Continuing Education Program: A Multiple Case Study on Teachers' Perspectives and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
English as a Second Language teachers are tasked with creating an environment conducive to academic achievement and English language growth. Over the past decade, language education has transitioned from conventional monolingual approaches that stress the separation of languages to the adoption of translanguaging. Translanguaging promotes the inclusion of students’ languages in the classroom while facilitating language and subject learning. However, during the COVID-19 pandemic, while pedagogy needed to be adapted to online environments, the constraints of online teaching, coupled with limitations on time for preparation, restricted the possibilities for adopting a translanguaging pedagogical approach. Nevertheless, the exceptional circumstances in which my research took place revealed the obstacles and potential to enact an innovative pedagogy in times of crisis. The multiple case study focused on implementing a translanguaging approach within a continuing education program in Ontario, Canada. The objective was to uncover teachers' stances and understanding of translanguaging, demonstrated in their teaching practices, along with students' responses to these practices. Informed by collaborative action research, I worked with each teacher to design a course plan based on a translanguaging approach and I provided individualized support as they implemented strategies and resources for their adult learners. To analyze the findings, I integrated translanguaging theory (García & Li, 2014) and Kumaravadivelu’s (2012) Knowing, Analyzing, Recognizing, Doing, and Seeing (KARDS) model. This modular model served as a lens to analyze participants' experiences with translanguaging and a framework for proposing a translanguaging pedagogy within a Thirdspace context (Soja, 1996). The teachers exhibited an openness to the approach while also highlighting the challenges unique to their teaching context. Their motivation primarily centered on helping students preserve their languages and providing scaffolding to facilitate their learning. However, their nuanced orientations toward translanguaging were distinctly shaped by their experiences in language learning and teacher training. Most importantly, the teacher and researcher established a synergistic collaboration motivated by the transformative nature of the professional development process. In conclusion, the results underscore the significance of tailored professional development to equip teachers with the knowledge and skills required for intentionally including an innovative pedagogical approach, like translanguaging, into adult education settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | medium |
| grok | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
| opus | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | medium |
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 | 0,008 | 0,014 |
| 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 | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».