A Comparative Study of Test Takers’ Performance on Computer-Based Test and Paper-Based Test Across Different CEFR Levels
Notice bibliographique
Résumé
Computer-based test (CBT) and paper-based test (PBT) are two test modes to the test takers that have been widely adopted in the field of language testing or assessment over the last few decades. Due to the rapid development of science and technology, it is a trend for universities and educational institutions striving rather hard to deliver the test on a computer. Therefore, research on the comparison between these two test modes has attracted much attention to investigate whether the PBT could be completely replaced. At the same time, task difficulty is always a key element to reflect test takers’ performances. Numerous studies have laid a solid foundation and guidance about the comparative study of test takers’ performance on CBT and PBT, but there still remains a scarcity from the perspective of task difficulties with different Common European Framework of Reference for Languages (CEFR) task levels in particular. This study, therefore, compared the test takers’ performance on both CBT and PBT across tasks with different CEFR levels. A total of 289 principal recommended high school test takers from Macau took the pilot Test of Academic English (TAE) at a local university. The results indicated that there was a difference between test takers’ performance on different test modes across different CEFR levels, but only CEFR A2 level showed a statistically difference between CBT and PBT. And since science and technology are continuously developing, it is essential for the university to consider switching the test mode from PBT to CBT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».