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Enregistrement W1597484020 · doi:10.82308/15144

The conceptualization and development of a high-stakes video listening test within an AUA framework in a military context

2012· article· en· W1597484020 sur OpenAlexaffabout
Nancy Powers

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationContext (archaeology)Active listeningTest (biology)PsychologyComputer scienceCommunicationHistoryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concepts of justification and accountability are being promoted as a new added value in the field of language testing. Bachman and Palmer's (2010) Assessment Use Argument (AUA) provides a theoretical framework that can ensure the validity of a test. This study implements an AUA in a high-stakes context to justify the inclusion of videos in a general proficiency listening comprehension test intended for international military personnel studying English in Canada. It follows a three-phase exploratory sequential mixed methods research design. The first phase includes a needs analysis and the development of a prototype. Qualitative data was collected that provided a basis for the next phase. Phase Two includes the development of a computer-delivered video listening test, which follows each stage of test development. In the final phase, Phase 3, the test was trialled on three groups of stakeholders (test developers, teachers and students) and their perceptions of the usefulness of the videos were collected through both qualitative and quantitative methods. The results show that stakeholders perceived the videos as being helpful for comprehension and they appreciated the authenticity of the listening texts. The stakeholders also reported that the videos reduced student anxiety. These data were used as evidence for Claim 1 of the AUA, which states that the use of a test must produce beneficial consequences for the test taker. Though the present study focuses on Claim 1, it does clearly articulate the other three claims of the AUA, which refer to the Decisions, Interpretations, and Assessment Records, as explained by Bachman & Palmer (2010).

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,003
Études des sciences et des technologies0,0060,051
Communication savante0,0160,021
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,249 · 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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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