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Enregistrement W1559359684

Lexical decision tests for foreign language placement at the post-secondary level

2010· article· en· W1559359684 sur OpenAlexaff
Yvonne Lam

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeign languageLanguage assessmentLinguisticsPsychologyComputer scienceMathematics education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines the use of a lexical decision test as a placement measure in a university Spanish foreign language program. Lexical decision tests measure word recognition and have been shown to correlate well with other language proficiency tests. The main advantage of using lexical decision as a placement tool is its ease of creation and administration. We examined the ability of lexical decision to discriminate between adjacent placement levels in our program and found that it functions up to the low-intermediate level only. This limitation may be due to the way vocabulary is taught, the stages of development of the lexicon, and the learning plateau that intermediate learners appear to reach. Nonetheless, lexical decision allows for a quick initial sorting of students into different levels and reduces the need for individual placement by instructors. Cette étude examine l’usage d’un test de décision lexicale comme mesure de placement pour un programme universitaire d’espagnole comme langue étrangère. Les tests de décision lexicale sont une mesure de la reconnaissance des mots et ils ont montré une bonne corrélation avec d’autres tests de compétence linguistique. L’avantage principale que la décision lexicale offre comme outil de placement est la facilité de création et d’administration. On a examiné la capacité de la décision lexicale pour distinguer entre des niveaux de placement contigus et on a trouvé qu’elle fonctionne jusqu’au niveau bas intermédiaire seulement. Cette limitation peut être attribuée à la manière dont le vocabulaire est enseigné, aux étapes de développement du lexique, et au plateau d’apprentissage que les apprenants intermédiaires semblent atteindre. Néanmoins, la décision lexicale nous permet de trier les étudiants selon leur niveau d’une manière préliminaire et rapide et elle réduit le besoin de placement individuel par les instructeurs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1080,000

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 Opus0,257
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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