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Enregistrement W2520023658

Language Assessment Literacy as Professional Competence: The Case of Canadian Admissions Decision Makers

2016· article· en· W2520023658 sur OpenAlexaffabout
Beverly Baker

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiteracyCompetence (human resources)Language assessmentProfessional developmentPsychologyMedical educationPedagogyMedicineSocial psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This language assessment literacy project involves the collaboration of assessment professionals and admissions officers at higher education institutions across Canada. Following a survey with 20 institutions (Baker, Tsushima, & Wang, 2014), workshops were held at eight institutions across the country dealing with the use of language test scores in university admissions decision making. Recordings of these workshops were analyzed within the typology of workplace knowledge developed by Eraut and his colleagues (Eraut 1994, 2000, 2004a, 2004b; McKee & Eraut, 2012). In addition, participants commented on the usefulness of the workshop materials for their work responsibilities. Results provided insights into a) the language assessment literacy (LAL) base needed for these specific users, including both propositional and procedural components, and b) the possibilities of conceptualizing LAL for these score users as a type of professional workplace competence. Résumé Ce projet de sensibilisation en évaluation linguistique a été effectué avec la collaboration de professionnels de l’évaluation et de responsables des admissions dans les établissements d’enseignement supérieur à travers le Canada. Suite à un sondage effectué auprès de 20 institutions (Baker, Tsushima et Wang, 2014), des ateliers ont été organisés dans huit établissements à travers le pays traitant de l’utilisation des résultats des tests de langue dans la prise des décisions d’admission. Les enregistrements de ces ateliers ont été analysés dans la typologie des connaissances en milieu de travail développé par Eraut et ses collègues (Eraut, 1994, 2000, 2004a, 2004b ; McKee et Eraut, 2012). Les participants ont formulé des observations sur l’utilité du matériel d’atelier pour leurs responsabilités professionnelles. Les résultats nous aident à mieux comprendre a) les notions en évaluation de langues les plus pertinentes pour ces utilisateurs spécifiques et b) le potentiel de concevoir la « littératie en évaluation » comme étant un type de compétence professionnelle en milieu de travail.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0370,017
Communication savante0,0140,003
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,188
Tête enseignante GPT0,618
Écart entre enseignants0,431 · 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'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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