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Enregistrement W2038816208 · doi:10.5539/hes.v1n2p107

Fairness of IELTS Test Scores in University Admission

2011· article· en· W2038816208 sur OpenAlexvenueno aff
Motahar Khodashenas Tavakkoly

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)Context (archaeology)Language proficiencyPsychologyLanguage assessmentInterpretation (philosophy)Empirical researchMedical educationMathematics educationApplied psychologyMedicineComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years there has been growing theoretical interest in exploring the relationship between the interpretationand use of high-stakes proficiency test scores. In these discussions, the role of institutional test users (or test scoreconsumers) has received only limited attention. This may be due, at least in part, to the lack of consensus in theliterature about the degree of responsibility test users have for the valid and ethical interpretation and use of testscores. To date, there has also been very little empirical research on the work of these stakeholders. This articlereports on a study focusing on how the International English Language Testing System was used in the selection ofstudents in an EFL context at an Iranian university and the knowledge and beliefs that test users (administrative andacademic staff) had about the test. The central issues raised for readers by this paper is the possibility thatjudgements made on the basis of IELTS may not correlate with the subsequent performance of students, and thatflaws or strengths in these performances may be correlated with IELTS scores and the ensuing entry judgements.The results suggested that there were a number of serious flaws in the interpretation and use of test scores at thisinstitution. Recommendations are made for improving the use of English proficiency evidence and the assessmentliteracy of staff in universities in Iran or other places around the world.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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