Comparison of Native and Non-native English Language Teachers’ Evaluation of EFL Learners’ Speaking Skills: Conflicting or Identical Rating Behaviour?
Notice bibliographique
Résumé
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 independent samples t-test and Pearson product-moment correlation test. 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.
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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 | 0,011 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».