Comment l’enseignement de la grammaire doit-il être conceptualisé dans l’éducation des apprenants multilingues ?
Bibliographic record
Abstract
Aquest article analitza el paper de l’ensenyament formal de la gramàtica en l’educació dels aprenents multilingües d’origen migrant. S’argumenta que un enfocament educatiu en l’ensenyament de la gramàtica, conceptualitzat com un component de la consciència lingüística, serà més eficaç quan es persegueixi en l’ensenyament de matèries acadèmiques a tot el currículum i també s’integra amb un enfocament més ampli en la promoció del compromís actiu de l’alfabetització. Les polítiques lingüístiques de l’escola centrades en el desenvolupament de la consciència lingüística i la promoció de la participació en l’alfabetització haurien d’incloure com a mínim sis conjunts d’estratègies d’instrucció que responguin a les oportunitats que viuen els estudiants multilingües. Aquestes respostes didàctiques inclouen la comprensió i la producció del llenguatge, reforçar el llenguatge acadèmic a tot el currículum, involucrar els repertoris multilingües dels estudiants, maximitzar el compromís de l’alfabetització, connectar amb la vida dels estudiants i afirmar les identitats dels estudiants. Es discuteixen les maneres en què l’ensenyament de la gramàtica es relaciona amb aquestes estratègies d’instrucció en el desenvolupament de polítiques lingüístiques a l’escola.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".