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Enregistrement W133508838 · doi:10.5281/zenodo.8003940

Assessing Adult Literacy: The Aim, Use and Benefits of Standardized Screening Tools

2009· article· en· W133508838 sur OpenAlexaboutno aff
Lode Vermeersch, Joke Drijkoningen, Matthias Vienne, Anneloes Vandenbroucke

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiteracyStandardized testPsychologyComputer scienceMedicineMedical educationPedagogyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large-scale surveys, such as the International Adult Literacy Survey (IALS) (OECD & Canada, 2000), provide interesting data on literacy and numeracy skills on a cross-country level. They attempt to answer policy-related questions like: how many adults have low first language literacy or are at risk of becoming low-literate and what are their characteristics? In these studies, groups of adults are commonly described as having either high or low literacy skills. But since reading or writing ability itself is a continuum, the question arises: what is the cut-off point? In other words: where does the "problem" of low literacy begin and when is educational or some other kind of intervention in a specific context necessary or desirable? When answering these questions and promoting adult literacy development, most educational sectors will make use of micro-level analysis to complement the macro-level data. In that case, tools that describe the learning needs and interests of individuals are necessary. The research we report on in this article examines the (practical) possibilities, difficulties and policy measures which underlie the use of such standardized literacy screening devices or basic skills audits among adults having Dutch as their mother tongue. Built upon a qualitative analysis of existing screening instruments in Belgium (Flemish Community) and the Netherlands, this study explores how screening procedures are adopted today in different sectors and in which way these procedures are able to identify the particularities of individual adults' literacy skills. By conducting in-depth interviews with experts (policy makers, academic experts, educational practitioners, low-literates) on the topic of (low) literacy, the advantages and disadvantages of the implementation of a single and uniform standardized screening tool for different educational sectors were explored. The results of this study (D'hertefelt et al., 2007) show that not all social domains are equally open to educational assessment using a standardized literacy test in an objective and accurate way. Moreover, the results show that literacy screening may lead to several negative effects. It is argued that in some contexts, those negative effects might overshadow the positive ones. Furthermore, none of the existing tools in Belgium and the Netherlands is able to screen all aspects of literacy in one short and practical way. From this we conclude that although there is a powerful internal logic in the use of one single screening instrument for assessment, the practical benefits of such a device can be questioned and so can the ethical ones. The use of several instruments aligned with the needs of specific target groups is therefore strongly recommended. The context of the screening procedure and the literacy context (such as a health care and workplace) should be incorporated in the instrument. Other results will be presented in this paper, such as the importance of oral feedback on the candidate results, the training of the assessors, the integration of the screening in normal educational procedures and the link between the assessment and the methods of training.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
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