Investigating language assessment literacy: Collaboration between assessment specialists and Canadian university admissions officers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are increasing numbers of non-native English speaking applicants to Canadian universities (AUCC 2008a, 2010), which are committed to promoting linguistic and cultural diversity (AUCC 2008b). One result of this trend is that university admissions officers, as gatekeepers, are faced with a growing and potentially confusing array of language test scores when making their decisions. These admissions decision makers need a certain amount of language assessment literacy (LAL) to enable them to make use of these language test scores effectively and ethically (O’Loughlin 2011, 2013). This article reports on the first phase of a project designed to address this challenge. The project involves the collaboration of assessment professionals and admissions officers across Canada in determining the LAL base needed for users of language test scores in university admissions decision-making. This first phase of research consisted of a survey with university admissions officers across Canada, inquiring about their knowledge, beliefs, and levels of confidence in making use of language test scores in decision-making. Results have begun to reveal the nature of the LAL needed for these users, and have suggested the most appropriate content for later informational workshops with admissions officers (Phase 2 of the project). While some evidence of misunderstanding was identified, respondents demonstrate awareness of concepts related to validity in language assessment, albeit without making use of the conventional language of the field.
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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 | 0,037 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».