English Language Proficiency and Content Assessment Performance: A Comparison of English Learners and Native English Speakers Achievement
Notice bibliographique
Résumé
As a result of the accountability requirements established in Title III of the Elementary and Secondary Educational Act (ESEA) legislation, English Learners (ELs) are expected to make progress in both content area academic achievement and English Language Proficiency (ELP). In Tennessee ELs progress is measured by administering WIDA-Access to assess English language proficiency, and Tennessee Comprehensive Assessment Program (TCAP) standardized assessments to measure content academic achievement. The purpose of this study was to compare and analyze the performance levels of ELs who achieved the exit criteria on WIDA-Access state mandated English proficiency assessment and their subsequent performance on English Language Arts and Math TCAP assessments. Specifically, a comparison of EL’s achievement on TCAP was compared to the achievement on TCAP of non-ELs. Independent samples t-tests were performed on data from 302 elementary and middle school ELs and non-ELs that participated in WIDA-Access and TCAP assessments in 2015. Data analyses concluded that English Language Arts and Math TCAP scale scores were significantly different between ELs and non-ELs. Achievement levels in both English Language Arts TCAP and Math TCAP for ELs, who achieved the exit criteria on WIDA-Access, were lower than the achievement levels of non-ELs. Discussions of the findings in this study along with implications of using these assessments to measure ELs growth is provided in relation to the increased demands on measuring both the academic achievement and English language progress for ELs.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».