Putting Rubrics to the Test: The Effect of Rubric-Referenced Peer Assessment on EFL Learners’ Evaluation of Speaking
Notice bibliographique
Résumé
This study attempted to shed some light on the effect of rubric-referenced peer assessment on EFL learners‟ speaking skill and on the cultivating the learners‟ awareness of having appropriate criteria for speaking, as one of the four major skills. This study explored the effect of rubrics on peer assessment of 18 Iranian EFL learners. First, learners assessed their classmates speaking performance based on their own presuppositions and assumptions. Subsequently, a spoken language rubric was introduced to them. They re-assessed their classmates‟ performances through using this rubric. Quantitative data analysis revealed significant difference between the results. In-depth qualitative analyses of comments and marginal notes written down by learners revealed that peers heed not only to institutional components specified in scoring scales but also to other irrelevant criteria such as the result of the speech act performed. The study has suggested that the use of a combination of peer assessment and rubric-referenced assessment encourages students to become more rationally responsible and reflective and has shown positive formative effects on student achievement and attitudes. The article concludes with some guidelines for practitioners. The findings of this study also provide insight into the effective assessment and recommendations for future research and practice are made.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».