How assessing reading comprehension with multiple-choice questions shapes the construct: a cognitive processing perspective
Notice bibliographique
Résumé
This article provides renewed converging empirical evidence for the hypothesis that asking test-takers to respond to text passages with multiple-choice questions induces response processes that are strikingly different from those that respondents would draw on when reading in non-testing contexts. Moreover, the article shows that the construct of reading comprehension is assessment specific and is fundamentally determined through item design and text selection. The data come from qualitative analyses of 10 cognitive interviews conducted with non-native adult English readers who were given three passages with several multiple-choice questions from the CanTEST, a large-scale language test used for admission and placement purposes in Canada, in a partially counter-balanced design. The analyses show that: • There exist multiple different representations of the construct of ‘reading comprehension’ that are revealed through the characteristics of the items. • Learners view responding to multiple-choice questions as a problem-solving task rather than a comprehension task. • Learners select a variety of unconditional and conditional response strategies to deliberately select choices; and • Learners combine a variety of mental resources interactively when determining an appropriate choice. These findings support the development of response process models that are specific to different item types, the design of further experimental studies of test method effects on response processes, and the development of questionnaires that profile response processes and strategies specific to different item types.
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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 | 0,027 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».