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Enregistrement W1971125305 · doi:10.1002/j.2333-8504.2003.tb01910.x

INVESTIGATING THE VALIDITY OF TOEFL: A FEASIBILITY STUDY USING CONTENT AND CRITERION‐RELATED STRATEGIES

2003· article· en· W1971125305 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Rosenfeld, Philip K. Oltman, Ken Sheppard

Notice bibliographique

RevueETS Research Report Series · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest of English as a Foreign LanguageContext (archaeology)PsychologyTest (biology)Content validityLanguage proficiencyTest validitySample (material)Computer scienceMathematics educationLanguage assessmentNatural language processingPsychometricsClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The purpose of this study was to investigate the feasibility of two complementary approaches to assessing the validity of the TOEFL examination. One approach used evidence based on test content. In the context described in this report, evidence based on test content refers to the degree to which the items on the TOEFL examination are representative of the knowledge and skills required to demonstrate English proficiency in undergraduate and graduate programs throughout the United States and Canada. The content‐oriented approach used in this pilot study involved item rating procedures that were designed to evaluate and document the relationship between the language tasks or behaviors previously identified as important for academic success and the test items used to measure them. The second approach used a criterion‐related validation strategy. In this aspect of the study, experimental rating scales were developed for use by faculty to evaluate students' current levels of English language proficiency. These scales were designed to sample the domain of behaviors previously identified as important.

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)0,132
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,304
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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1320,304
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,544
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,098 · 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

Citations6
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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