“Be a Machine”: International Graduate Students’ Narratives around High-Stakes English Tests
Notice bibliographique
Résumé
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?
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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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,037 |
| Communication savante | 0,024 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».