Teaching Literacy Skills through Multimodal Texts
محل انتشار: فصلنامه یادگیری و حافظه، دوره: 2، شماره: 8
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 345
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJLM-2-8_004
تاریخ نمایه سازی: 26 اردیبهشت 1400
چکیده مقاله:
Multimodal Discourse is a theory of communication in multimedia. The notion of modes refers to semiotic resources which allow the simultaneous realization of discourses and types of (inter)action. Media are the material resources being used for the production such as music, language, and images. This study examined Iranian EFL learners’ perception of multimodal texts. The objective of the study was to examine how Iranian EFL learners utilized their general literacy practices and multimodal repertoires to develop their meaning-making process. The participants were ۱۸ intermediate EFL learners attending Iran Language Institute (ILI), and were exposed to advertisement materials. They were asked to reconstruct their perceptions both visually and verbally. The participants’ responses were analyzed according to the social semiotics model suggested by Kress and van Leeuwen (۲۰۰۱). Results revealed that the participants made contextualized perceptions of the advertisement materials indicating their sociocultural framework. Moreover, applying multimodal knowledge, the students promoted their learning status via transformative self-affected strategies. Multimodal/multiliteracies pedagogy could promote EFL students' critical literacy practices to develop new worldviews and question the imposing discursive moments.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Marzieh Souzandehfar
Department of Translation Studies, Jahrom University, Jahrom, Fars, Iran
Seyyed Mohammad Ali Soozandehfar
Department of Teaching English as a Foreign Language (TEFL), University of Hormozgan, Bandar Abbas, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :