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Enregistrement W2288920388 · doi:10.18806/tesl.v32i0.1218

Walk a Mile in My Shoes: Stakeholder Accounts of Testing Experience with a Computer-Administered Test

2016· article· en· W2288920388 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Janna Fox, Liying Cheng

Notice bibliographique

RevueTESL Canada Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)PsychologyContext (archaeology)Language assessmentStakeholderApplied psychologySocial psychologyPedagogyPublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In keeping with the trend to elicit multiple stakeholder responses to operational tests as part of test validation, this exploratory mixed methods study examines test-taker accounts of an Internet-based (i.e., computer-administered) test in the high-stakes context of proficiency testing for university admission. In 2013, as language testing researchers (expert informants), we reported on our own experience taking the Test of English as a Foreign Language Internet-Based Test (TOEFL iBT) (DeLuca, Cheng, Fox, Doe, & Li, 2013). The present study extends these ndings. Speci cally, 375 current iBT test-takers, who had failed to achieve scores required for admission to university, completed a questionnaire on their test-taking experience. At the same time, two former test-takers who had passed the iBT volunteered for semistructured interviews. Questionnaire and interview responses were coded (Charmaz, 2007) for recurring and differentiating response patterns across these stakeholder groups. Concerns were shared regarding speededness, test anxiety, and test preparation, but these test-takers diffiered from the language-testing researchers in their responses to the computer-administered reading and writing tasks. Implications are discussed in relation to construct representation, the interpretive argument of the test (Kane, 2012), and test-takers’ journeys through high-stakes testing to university study in Canada. Conformément à la tendance de provoquer, auprès des parties prenantes, des réponses multiples aux tests opérationnels de sorte à valider ceux-ci, ce e étude exploratoire à méthodes mixtes porte sur les récits de candidats à un test de com- pétence à enjeux élevés (l’entrée à l’université) et géré par ordinateur. En 2013, à titre de chercheurs en évaluation des compétences linguistiques (experts informateurs), nous avons fait état de notre expérience comme candidats au test d’anglais langue étrangère o ert sur Internet (TOEFL iBT) (DeLuca, Cheng, Fox, Doe, & Li, 2013). La présente étude vient ajouter à ces résultats. Plus précisément, 375 candidats actuels au iBT n’ayant pas réussi à a eindre la note nécessaire pour être admis à l’université ont complété un questionnaire sur leur expérience lors du test. Deux autres candidats qui avaient réussi le test ont accepté de passer des en- trevues semi-structurées. Les réponses au questionnaire et aux entrevues ont été codées (Charmaz, 2007) pour dépister des schémas récurrents et distinctifs parmi les groupes. Si les préoccupations relatives à l’e et des contraintes temporelles sur la performance, à l’anxiété et à la préparation avant le test étaient généralisées, les réponses aux tâches de lecture et d’écriture administrées par ordinateur n’étaient pas les mêmes pour les candidats actuels que pour les chercheurs. Nous discutons des répercussions relatives à la représentation de concepts et à l’interprétation du test (Kane, 2012), d’une part, et aux parcours de candidats aux tests à enjeux élevés impliquant l’admission aux universités canadiennes, d’autre part.

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)0,056
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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