MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2254130531 · doi:10.14288/1.0064621

Assessing First Nations language proficiency

2009· article· en· W2254130531 sur OpenAlexaffabout
John Wilson Miller

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsComputer scienceNatural language processingPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research project was to develop, trial, and improve a method for assessing levels of First Nations language proficiency. The work is based on a need identified by British Columbia First Nations language teachers for a means to determine student progress and achievement in courses involving the learning of First Nations language. Borrowing liberally from existing language rating scales, assessment literature, First Nations language literature, personal experience in First Nations language curriculum development, and discussions with First Nations language teachers, a set of First Nations Language Benchmarks and check-lists were developed for trial. The research undertaken in this study, which involved extensive collaboration with 10 First Nations language teachers, was conducted in four First Nations languages (Interior Salish) and included participation by both public and Band-operated schools. Following two, three-month trial periods and the resulting feedback from the participating language teachers, a culturally appropriate, easily administered, and teacher friendly method of assessing First Nations language has been established. One of the most significant outcomes of this research project is a handbook entitled A Language Teacher's Guide to Assessing First Nations Language Proficiency.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuecIRcle (University of British Columbia)Même sujetMultilingual Education and PolicyTravaux en français237 207