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Enregistrement W2926265641

Contribution of International Students’ Perceptions to the Canadian Academic English Language Test

2018· article· en· W2926265641 sur OpenAlexaffabout
Rubaiyat Jabeen

Notice bibliographique

Revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLanguage assessmentActive listeningEnglish for academic purposesMathematics educationTest (biology)PsychologyAcademic writingContext (archaeology)Foreign languageAcademic yearPerception
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to examine international students’ perception of English language abilities in use in Canadian university academic context. By drawing on the perceptions of current international students who regularly meet the actual academic demands in the real-world university setting, this study will inform the Canadian Academic English Language – Computer Edition (CAEL CE) about the relevance of the academic language task and skills in its test construct to the target language use (TLU) domain. The international students in this study will be first-year undergraduate students (n=300) among whom there will be Canadian Academic English Language – Computer Edition (CAEL CE) past test-takers (n=5-10). In this study, the constructs of academic English language abilities (i.e. listening, speaking, reading and writing skills) will be examined by analyzing the academic tasks operational in the Canadian university classrooms and the language skills required to fulfill those tasks. Following the socio-cognitive model for language test development and validation (Weir, 2005a) this will be a mixed-methods study employing a two-phase sequential explanatory design with two phases: Phase One (quantitative) followed by Phase Two (qualitative). Both phases will answer all the research questions adding to CAEL CE's validity evidence.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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