Notice bibliographique
Résumé
In the first part of this paper different areas where technology may be used for second language assessment are described. First, item banking operations, which are generally based on Item Response Theory but not necessarily restricted to dichotomously scored items, facilitate assessment task organization and require technological support. Second, technology may help to design more authentic assessment tasks or may be needed in some direct testing situations. Third, the assessment environment may be more adapted and more stimulating when technology is used to give the student more control. The second part of the paper presents different functions of assessment. The monitoring function (often called formative assessment) aims at adapting the classroom activities to students and to provide continuous feedback. Technology may be used to train the teachers in monitoring techniques, to organize data or to produce diagnostic information; electronic portfolios or quizzes that are built in some educational software may also be used for monitoring. The placement function is probably the one in which the application of computer adaptive testing procedures (e.g. French CAPT) is the most appropriate. Automatic scoring devices may also be used for placement purposes. Finally the certification function requires more valid and more reliable tools. Technology may be used to enhance the testing situation (to make it more authentic) or to facilitate data processing during the construction of a test. Almond et al. (2002) propose a four component model (Selection, Presentation, Scoring and Response) for designing assessment systems. Each component must be planned taking into account the assessment function.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».