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Enregistrement W2109863812 · doi:10.1191/0265532204lt278oa

A teacher-verification study of speaking and writing prototype tasks for a new TOEFL

2004· article· en· W2109863812 sur OpenAlexaff
Alister Cumming, Leslie Grant, Patricia Mulcahy-Ernt, Donald E. Powers

Notice bibliographique

RevueLanguage Testing · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest of English as a Foreign LanguageActive listeningPsychologyFormative assessmentMathematics educationTest (biology)CLARITYReading (process)Second language writingLanguage proficiencyPresentation (obstetrics)Language assessmentPedagogyComputer scienceSecond languageLinguisticsCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was undertaken, in conjunction with other studies eld-testing prototype tasks for a new TOEFL, to evaluate the content validity, perceived authenticity and educational appropriateness of these prototype tasks. We interviewed seven highly experienced instructors of English as a Second Language (ESL) at three universities, asking them to rate their students’ abilities in English and to review samples of their students’ performance to determine whether they thought seven prototype speaking and writing tasks being eld-tested for a new version of the TOEFL® test: • represented the domain of academic English required for studies at English-medium universities or colleges in North America; • elicited performance from their adult ESL students that corresponded to their usual performance in ESL classes and course assignments; and • realized the evidence claims on which the tasks had been designed. The instructors thought that most of their students’ performances on the prototype test tasks were equivalent to or better than their usual performance in classes. The instructors viewed positively the new prototype tasks that required students to write or to speak in reference to reading or listening source texts, but they observed certain problems with these novel tasks and suggested ways that their content and presentation might be improved for the formative development of these tasks.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations93
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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