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Enregistrement W2325923846 · doi:10.5539/elt.v9n5p98

Comparison of Native and Non-native English Language Teachers’ Evaluation of EFL Learners’ Speaking Skills: Conflicting or Identical Rating Behaviour?

2016· article· en· W2325923846 sur OpenAlexvenueno aff
Emrah Ekmekçi

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPronunciationFluencyPsychologyFirst languageLanguage proficiencyMathematics educationVocabularyPearson product-moment correlation coefficientTest (biology)Rating scaleSignificant differenceLinguisticsDevelopmental psychologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Assessing speaking skills is regarded as a complex and hard process compared with the other language skills. Considering the idiosyncratic characteristics of EFL learners, oral proficiency assessment issue becomes even more important. Keeping this situation in mind, judgements and reliability of raters need to be consistent with each other. This study aims to compare native and non-native English language teachers’ evaluation of EFL learners’ speaking skills. Based on the oral proficiency scores in the final exam conducted at a state university in Turkey, the study analysed the scores given by native and non-native English language teachers to 80 EFL students attending preparatory classes in the 2014-2015 academic year. 3 native and 3 non-native English language teachers participated in the study. Data were collected through an analytic rating scale and analysed with the help of <em>independent samples t-test</em> and <em>Pearson product-moment correlation test</em>. Pearson product-moment correlation test (calculated as 0,763) indicated that the raters had high inter-rater reliability coefficients. T-test results revealed that there is no statistically significant difference in the total scores given by both groups of teachers. The study also investigated the different components of speaking skills such as fluency, pronunciation, accuracy, vocabulary, and communication strategies with regard to the existence of significant difference between the scores. The only component which created a statistically significant difference was found to be pronunciation, which was expected prior to the research. In line with the overall findings of the study, it can be concluded that native and non-native English language teachers display almost identical rating behaviour in assessing EFL students’ oral proficiency.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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