THE SPEAKING SECTION OF THE TOEFL IBT™ (SSTIBT): TEST‐TAKERS' REPORTED STRATEGIC BEHAVIORS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study responds to the Test of English as a Foreign Language™ (TOEFL®) research agenda concerning the need to understand the processes and knowledge that test‐takers utilize. Specifically, it investigates the strategic behaviors test‐takers reported using when taking the Speaking section of the TOEFL iBT™ (SSTiBT). It also investigates how the reported strategic behaviors differed across integrated and independent tasks in the SSTiBT, as well as the relationship between test‐takers' reported strategic behaviors and their performance on the tasks as determined by their test scores. The participating students were 14 graduate and 16 undergraduate engineering students whose first language was Chinese. The results indicate that test‐takers reported using 49 separate strategies when completing the SSTiBT tasks. Of the five strategy categories, the metacognitive, communication, and cognitive strategies were proportionally the most frequently reported. The interrelationships among these three categories were negative. Undergraduates reported using significantly more communication strategies, whereas graduates reported using significantly more cognitive and affective strategies. No statistically significant differences were found in reported strategy use across proficiency levels. The integrated tasks were more alike with respect to reported strategy use than were the independent and integrated tasks. Furthermore, the integrated tasks elicited a wider variety of reported strategy use than the independent tasks. Overall, we found no relationship between the total number of reported strategic behaviors and total test score on the SSTiBT. We conclude that strategy use is integral to performing SSTiBT tasks and should therefore be considered as part of the construct of communicative performance. However, the relationship between strategy use and test performance is varied and is due to complex interactions among test‐taker characteristics, tasks, and contexts.
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 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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».