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Enregistrement W3016061343 · doi:10.2478/atd-2020-0003

Investigating the Policy-Reality (Mis)Match in IELTS and TOEFL from the Perspectives of Global Englishes

2020· article· en· W3016061343 sur OpenAlexaboutno aff
Yusop Boonsuk, Ali Karakaş

Notice bibliographique

RevueActa Educationis Generalis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest of English as a Foreign LanguageTest (biology)Language proficiencyEnglish languageQualitative researchQualitative propertyLinguisticsPsychologyComputer scienceMathematics educationSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: In recent years, the number of test-takers of international tests of English has grown at an exponential rate. Those whose first language is not English, i.e. non-native English speakers (NNES), constitute the predominant majority of these test-takers, largely based in non-Anglophone contexts. Thus, the state of whether the international tests of English are fit for purpose and reflect the current realities of language users, especially in higher education institutions, has become a matter of serious concern recently. Hence, we aim to analyze the websites and language documents of two major international tests of English boards (i.e. IELTS and TOEFL) in relation to the kind of Englishes against which they judge their test-takers’ English proficiency - either by implication or by explicit expression. Methods: To analyse the websites and language policy documents of the major international tests of English boards, we adopted a qualitative research design in which our prime purpose was to collect a blend of textual, visual and audio materials from their websites as well as publicly available documents, such as skill-band-descriptors, sample test materials, and handbooks for test takers. The analysis of the data was multimodal, utilizing a mixture of qualitative frameworks to analyze the websites and documents. Results: The findings reveal that IELTS and TOEFL promote themselves as welcoming international test takers, while in practice, most of the contents in their examinations still draw on NES norms based on what is considered standardized English. Visual portrayals on their websites indicate that these tests are aware of English diversity and aim to embrace multicultural clients. However, no remedial measures seem to have been taken in practice as can be understood from their test and measurement criteria as regards writing and speaking. Discussion: Drawing on the results, it may be argued that the visual portrayals are merely the tools to attract NNES test takers and the covert message is that those who are NNESs should take these proficiency examinations. Moreover, many listening exams employ NESs to produce the voices or simulate the conversations. Although the tests claim that the voices are from diverse accents, including Australia, Canada, New Zealand, the UK, and the USA; they fail to recognize that many more English varieties exist within the Outer and Expanding Circle countries. Limitations: This research has only dealt with two major international tests of English, namely IELTS and TOEFL. There are other major tests of English available in the market. Therefore, sufficient caution should be exercised while generalizing the results to other tests as there may have been some rethinking and awareness in other tests with respect to their future test-takers’ profile and linguistic diversity. Conclusion: The findings illustrate a degree of recognition of Global Englishes (WE and ELF) at a “theoretical level” in the international tests of English, but at the “practical level”, many crucial principles are absent as the tests, judging international test takers, remain confined within the native-norm territory. In short, the phenomenon demonstrates a theoretical level of awareness, but such awareness is not further applied at the practical level.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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