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Enregistrement W3092500786 · doi:10.47670/wuwijar201821lh

Direct assessment of second language writing: Holistic and analytic scoring

2018· article· en· W3092500786 sur OpenAlexaff
Ling He

Notice bibliographique

RevueWestcliff International Journal of Applied Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensWycliffe College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricWriting assessmentLanguage assessmentTask (project management)Test (biology)Mathematics educationStandards-based assessmentReliability (semiconductor)Peer assessmentPsychologyEducational assessmentComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Direct assessment of second language (L2) writing skill, in which a student is usually assessed by means of an essay on a topic during a limited time period, has been used as a valid measurement of ability to write in comparison to indirect assessment of writing through multiple-choices. Although both direct and indirect assessments have a risk of reliability, it is effectively argued that direct assessment is more representative of the integrative aspects of writing (Coffman,1966; Morris-Friehe & Leuenberger, 1992). In this era of globalization, a large number of culturally and linguistically diverse students seek higher education in North America. Direct assessment of L2 writing skill is widely used to assess these newly-arrived students’ English proficiency for placement decisions at the beginning of their university programs in the target language. As such, understanding direct assessment of L2 writing is paramount to improve assessment procedures for test validity and fairness. This article reviews direct assessment of L2 writing in the existent research literature with an attention to its two major scoring rubrics: holistic and analytic. The literature review concludes that the purpose of the writing task is significant in deciding which scoring method to use in specific contexts.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,406 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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