Developing a user-oriented second language comprehensibility scale for English-medium universities
Notice bibliographique
Résumé
There is growing research on the linguistic features that most contribute to making second language (L2) speech easy or difficult to understand. Comprehensibility, which is usually captured through listener judgments, is increasingly viewed as integral to the L2 speaking construct. However, there are shortcomings in how this construct is operationalized in L2 speaking proficiency scales. Moreover, teachers and learners have little practical means of benefiting from research pinpointing the properties of learners’ oral performance that optimize or hinder their ability to be understood. There is thus the need for a tool to guide teachers on what to focus on in instruction in order to target more effectively the linguistic factors that matter most for being understood and to raise learners’ awareness about their abilities. To address this gap, this article reports on the development of an L2 English comprehensibility scale targeting the degree of perceived listener effort required for understanding L2 speech. The starting point was Isaacs and Trofimovich’s (2012) preliminary 3-level empirically based L2 English comprehensibility scale, restricted for use with learners from one first language (L1) background on a single task. Through focus group consultations and piloting involving nine Canada- and UK-based English for Academic Purposes teachers (target end-users) rating international university students’ speech samples drawn from Isaacs and Trofimovich’s (2011) unpublished corpus, the instrument was expanded to a 6-level scale through iterative revisions. The resulting formative assessment tool is intended for use with pre- and in-sessional university students from mixed L1 backgrounds on academic extemporaneous speaking tasks to support their oral language development.
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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 | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».