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Enregistrement W2015223621 · doi:10.1080/15434303.2014.981334

Interpreting the Impact of the Ontario Secondary School Literacy Test on Second Language Students Within an Argument-Based Validation Framework

2015· article· en· W2015223621 sur OpenAlexaffabout
Liying Cheng, Youyi Sun

Notice bibliographique

RevueLanguage Assessment Quarterly · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArgument (complex analysis)LiteracyContext (archaeology)Mathematics educationTest (biology)CurriculumReading (process)EllLanguage proficiencyEmpirical researchPsychologyPedagogyLanguage assessmentLinguisticsTeaching methodMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article draws on Kane’s (2006) argument-based validation framework to synthesize evidence derived from a large-scale, mixed-method explanatory study on the impact of the Ontario Secondary School Literacy Test (OSSLT) on second language (L2) students. The purpose of the OSSLT is to ensure that students have acquired the essential reading and writing skills that apply to all subject areas in the Ontario provincial curriculum up to the end of Grade 9 in Canada. Kane’s framework is used both to specify the proposed interpretations and uses of the OSSLT results by laying out the network of inferences and assumptions involved in this test and to elaborate whether the proposed interpretations and uses have been supported by empirical evidence from the study. Findings from the study show that the results of the OSSLT, a test constructed and normed for first language English speakers, should be interpreted differently and with caution for second language students. By synthesizing the empirical evidence within an argument-based validation framework, we can fully understand the impact of the OSSLT in relation to test design, test accommodation, and literacy classroom practices in the Canadian context.

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)0,178
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,532
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 enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1780,532
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0050,018
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0050,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,373 · 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

Citations24
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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