Test Takers' Writing Activities During the<i><scp>TOEFL iBT</scp><sup>®</sup></i>Writing Tasks: A Stimulated Recall Study
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to describe the writing activities that test takers engage in when responding to the writing tasks in theTOEFL iBT®test and to examine the effects of task type and test‐taker English language proficiency (ELP) and keyboarding skills on the frequency and distribution of these activities. Each of 22 test takers with different levels of ELP (low vs. high) and keyboarding skills (low vs. high) responded to 2TOEFL iBTwriting tasks (independent and integrated) on the computer. Each participant then provided stimulated recalls about the writing activities they used when performing each writing task. Stimulated recalls were coded and the results were compared across tasks and test‐taker groups. The findings indicated that the participants engaged in various construct‐relevant activities, such as interacting with the writing task and resources, planning, generating, evaluating, and revising. Additionally, test takers' writing activities varied significantly across tasks and to a lesser extent across test‐taker groups. Participants' writing activities varied most across writing tasks and, to a lesser extent, across English proficiency groups. Low keyboarding skills seem to have affected mainly activities on the independent writing task. To better understand the role of keyboarding skills in performance on theTOEFL iBTwriting tasks and to address the test's extrapolation inference, future studies need to compare the writing performance of test takers with different levels of second language (L2) proficiency and keyboarding skills in test and nontest settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».