Examining the impact of L2 proficiency and keyboarding skills on scores on TOEFL-iBT writing tasks
Notice bibliographique
Résumé
A major concern with computer-based (CB) tests of second-language (L2) writing is that performance on such tests may be influenced by test-taker keyboarding skills. Poor keyboarding skills may force test-takers to focus their attention and cognitive resources on motor activities (i.e., keyboarding) and, consequently, other processes and aspects of writing (e.g., planning, revising) might be left unattended to, which can lead to poor text quality and lower test scores. Such effects might be more pronounced for L2 test-takers. This study investigated the impact of keyboarding skills on test-takers’ scores in the context of the TOEFL-iBT Writing Section. Each of 97 test-takers, with different levels of English language proficiency (low vs. high) and keyboarding skills (low vs. high), responded to two TOEFL-iBT writing tasks (independent and integrated) on the computer. Test scores were statistically compared across tasks and test-taker groups. The findings indicated that overall English language proficiency and writing ability in English contributed substantially to variance in task scores, while keyboarding skill had a significant, but weak, effect on task scores. Additionally, keyboarding skills effects depended on task type. While these findings support the claim that performance on TOEFL-iBT writing tasks depends mainly on test-taker English language proficiency, they also raise important questions about the relationships between keyboarding skills, L2 writing ability, and performance on CB L2 writing tests, as well as factors affecting these relationships.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».