Critical review of validation models and practices in language testing: their limitations and future directions for validation research
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to critically review the traditional and contemporary validation frameworks—the content, criterion, and construct validations; the evidence-gathering; the socio-cognitive model; the test usefulness; and an argument-based approach—as well as empirical studies using an argument-based approach to validation in high-stakes contexts to discuss the applicability of an argument-based approach to validation. Chapelle and Voss ( 2014 ) reported that despite the usefulness and advantages of an argument-based approach for test validation, five validation studies using this approach were found in a search from two major journals— Language Testing and Language Assessment Quarterly . We reviewed the validation approaches in language testing and extended the search for empirical studies that used an argument-based approach in five language testing journals including ProQuest Dissertation and Theses. By doing so, this paper aims to provide validation researchers with each approach’s conceptual limitations and future directions for validation research. For validity arguments to be defensible, this paper suggests that various validity evidences be required, involving multiple test stakeholders. By comparing variations of an argument-based approach and reviewing eight representative studies out of 33 empirical validation studies using an argument-based approach, this paper presents the following implications for future researchers to consider: (a) defining test constructs and relevant test tasks through domain analysis; (b) inviting multiple test stakeholders to test validation; (c) investigating the intended and actual interpretations, decisions, and consequences; (d) considering social, cultural, and political values to be embedded; and (e) employing multiple methods beyond statistical analyses using test scores.
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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 | 0,447 | 0,714 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,016 |
| Communication savante | 0,015 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».