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Enregistrement W2563096266 · doi:10.5539/ies.v10n1p190

American PARCC and SBAC and Their Implications on the Construction of English Assessment System in China

2016· article· en· W2563096266 sur OpenAlexvenueno aff
Haiyan Zhang, Kai Kang

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Technology and Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationEquity (law)General partnershipStandardized testTest (biology)Language proficiencyLiteracyChinaLanguage assessmentPedagogyPsychologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Partnership for Assessment of Readiness for College and Careers (PARCC) and Smarter Balanced Assessment Systems (SBAC) started in the 2014-2015 academic year and has been regarded by many in the field as a radical effort to improve the American English Language Art (ELA) educational standards. These two consortia, being aligned with Common Core State Standards, aim to fulfill Common Core’s purpose of preparing students for college and career readiness. With the support of computer technology, diverse forms of testing are introduced into the new assessment systems, making the standard-based test comprehensive enough to evaluate academic literacy and deep learning capacity in an authentic way.This paper mainly discusses similarities and differences between the two assessment systems in terms of ELA standards. The similarities appear in the construction of well-balanced assessment structure, the application of advanced computer technology, adherence to an evidence-based design principle and emphasis upon educational equity. The key differences are presented in aspects of test forms and accommodation options. The analysis of PARCC and SBAC assessment systems also provides China with various thought provoking aspects to develop a sound English Language assessment system.

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)0,026
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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