Interpreting the Impact of the Ontario Secondary School Literacy Test on Second Language Students Within an Argument-Based Validation Framework
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,178 | 0,532 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».