A Close Look at the Relationship between Multiple Choice Vocabulary Test and Integrative Cloze Test of Lexical Words in Iranian Context
Notice bibliographique
Résumé
In spite of various definitions provided for it, language proficiency has been always a difficult concept to define and realize. However the commonality of all the definitions for this illusive concept is that language tests should seek to test the learners’ ability to use real-life language. The best type of test to show such ability is considered to be the integrative test and cloze test is in turn regarded to constitute nearly all the factors needed for language use ability. However, the greatest obstacle of cloze tests or in general pragmatic tests is their administrative and scoring constraints for a large number of testees. Discrete-point tests, as the easiest and most common type of tests used for valid national and international proficiency tests, have always been doubtfully questioned as to whether they indicate the learners’ ability to use language in real-life situation, but due to their tangible shortcomings, no absolute answer can be provided. The study aims at shedding light at the idea of the extent to which the discrete items of vocabulary proficiency show the learners’ vocabulary proficiency in the real world of language use. Hence, the study seeks to calculate the correlation between discrete-point and integrative language proficiency tests of vocabulary administered to 21 Iranian freshmen studying English as a Foreign Language.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».