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Enregistrement W2130865420 · doi:10.18806/tesl.v30i1.1126

Implementing Portfolio-Based Language Assessment in LINC Programs: Benefits and Challenges

2013· article· en· W2130865420 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Daniel I. Ripley

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortfolioContext (archaeology)Political scienceLibrary scienceSociologyComputer scienceGeographyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although earlier research has examined the potential of portfolios as assessment tools, research on the use of portfolios in the context of second-language education in Canada has been limited. The goal of this study was to explore the benefits and challenges of implementing a portfolio-based language assessment (PBLA) model in Language Instruction for Newcomers to Canada (LINC) programs. Data were gathered through semistructured interviews with four LINC instructors involved in a PBLA pilot project in a large Canadian city. Similar interviews were con- ducted with a representative of Citizenship and Immigration Canada, and a de- veloper of the PBLA model. Participants identified both benefits and challenges related to PBLA implementation. Based on their feedback, recommendations for future implementation are provided.Bien que la recherche antérieure ait porté sur le potentiel des portfolios comme outils d’évaluation, la recherche sur leur emploi dans l’éducation en langue sec- onde au Canada est limitée. L’objectif de cette étude est d’explorer les bienfaits et les défis relatifs à la mise en œuvre d’un modèle d’évaluation linguistique reposant sur le portfolio (PBLA) pour la formation dans les cours de langue pour immi- grants au Canada (CLIC). Les données ont été recueillies par le biais d’entrevues semi-structurées avec quatre enseignants de CLIC impliqués dans un projet pilote PBLA dans une grande ville canadienne. Des entrevues similaires ont eu lieu auprès d’un représentant de Citoyenneté et immigration Canada et d’un développeur du modèle PBLA. Les participants ont identifié les bienfaits et les défis relatifs à la mise en œuvre du modèle PBLA. En s’appuyant sur leur rétroac- tion, on fournit des recommandations visant la mise en œuvre à l’avenir.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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