"I May Be a Native Speaker but I'm Not Monolingual": Reimagining All Teachers' Linguistic Identities in TESOL
Notice bibliographique
Résumé
Teacher linguistic identity has so far mainly been researched in terms of whether a teacher identifies (or is identified by others) as a native speaker (NEST) or nonnative speaker (NNEST) (Moussu & Llurda, 2008; Reis, 2011). Native speakers are presumed to be monolingual, and nonnative speakers, although by definition bilingual, tend to be defined by their perceived deficiency in English. Despite widespread acceptance of Cook's (1999) notions of second language (L2) user and multicompetence, and despite major critiques of the concept of the native speaker (Davies, 2003; Hackert, 2012), the dichotomy lives on in the minds of teachers, learners, and directors of language programs worldwide. This article sets out to show that the linguistic identities of TESOL teachers are varied and complex, and that the dichotomy does little justice to this complexity. Findings are reported from the linguistic biographies of 29 teachers of adult TESOL in seven countries, and a detailed account is given of the rich linguistic identities of two of those teachers, one in Japan and one in Canada. The findings bear out those from Ellis (2013) undertaken in the Australian context. The article concludes with a call for recognition of the plurilingual multicompetencies of all TESOL teachers, and for these identities to be valued in the context of the TESOL classroom to assist learners who are becoming plurilingual.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».