MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2912504907 · doi:10.22190/jtesap1803525s

IS ESP STANDARDIZED ASSESSMENT FEASIBLE?

2019· article· en· W2912504907 sur OpenAlexaboutno aff
Jolita Šliogerienė

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching English for Specific and Academic Purposes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingStandardized testQuality assessmentBest practiceQuality assuranceEducational assessmentLanguage assessmentVariety (cybernetics)Quality (philosophy)PsychologyComputer scienceEvaluation methodsPolitical scienceBusinessPedagogyExternal quality assessmentEngineeringMathematics educationOperations managementArtificial intelligenceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides an overview of assessment practice as it relates to English for Specific Purposes (ESP), and which is used in a variety of higher education settings. The notion of benchmarking in ESP standardized assessment is discussed, and assessment standards leading to quality assurance are described. The challenge for educators is to agree on a common assessment framework in view of the ongoing debate on ESP benchmarking and unified assessment criteria (nationally or internationally), which is also compared to CEFR. The author uses case study analysis to focus on student assessment policy and practice in Alberta, Canada, as well as other selected countries. It is significant that, today, a number of ESP assessment models are based only partially on the main foreign language assessment principles. Accordingly, this paper provides an overview of such principles, their descriptors and best practice in ESP assessment. The main aim of the research is therefore to understand current assessment practices as well as to develop a standardized benchmarking for ESP teachers. The paper proposes a model of ESP standardized assessment based on the studied reference, ESP practices used in different countries, as well as standards of assessment in general.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Teaching English for Specific and Academic PurposesMême sujetEFL/ESL Teaching and LearningTravaux en français237 207