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Enregistrement W2955380721 · doi:10.1080/15434303.2019.1628238

“Be a Machine”: International Graduate Students’ Narratives around High-Stakes English Tests

2019· article· en· W2955380721 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueLanguage Assessment Quarterly · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest of English as a Foreign LanguageNarrativeTest (biology)Agency (philosophy)Language proficiencyMathematics educationLanguage assessmentPsychologyPedagogyStudy abroadMedical educationSociologyLinguisticsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of internationally mobile students pursuing higher education increases each year, with 8 million students expected to study abroad globally by 2025 (Farrugia, 2014). Many English-dominant universities require international applicants to provide standardized test scores as evidence of English proficiency. Accordingly, millions of students write tests such as the International English Language Testing System (IELTS) and the Test of English as a Foreign Language (TOEFL) each year. Much research has investigated these tests’ technical properties; however, less has explored the lived experiences around these tests. The current paper responds to calls for research investigating test-takers’ perspectives and contributes to research about the social and personal impact of such tests. It centers on the life stories of four Canadian-based international graduate students who took the IELTS or TOEFL. Through narrative portraiture we explore how language tests may enable and constrain these students’ life choices. The paper is guided by this research question: What do successful test-takers’ narratives about learning English and navigating high-stakes English tests reveal about the relationship between student agency and durable structures?

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,277 · 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