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Enregistrement W3159318790 · doi:10.3138/cmlr-2020-0013

Institutional Language Policy and ESL Teachers’ L2 Writing Assessment Practices

2021· article· fr· W3159318790 sur OpenAlexaffvenue
William R. Cook, Jonathan Luke, Antonella Valeo, Khaled Barkaoui

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensGeorge Brown CollegeYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les pratiques d’évaluation monopolisent une part importante du temps des enseignants d’ALS et ont des répercussions considérables sur l’engagement et l’apprentissage des élèves. Ces pratiques sont aussi, à leur tour, fortement influencées par la conception qu’ont les enseignants de l’écrit en L2 et le contexte politique dans lequel ils travaillent. Bien que plusieurs chercheurs se soient intéressés aux pratiques d’évaluation utilisées en classe par les enseignants d’ALS, peu de recherches ont été consacrées à la relation entre la politique linguistique institutionnelle et la conception qu’ont les enseignants de l’écrit en L2, d’une part, et à la façon dont cette relation influe sur les pratiques d’évaluation de l’écrit en L2. La présente étude porte plus précisément sur trois enseignants d’un même programme de formation collégiale en ALS et l’éventail des méthodes auxquelles ils ont recours pour concrétiser l’application de la politique éducative. Le contexte politique dans lequel œuvrent les enseignants et leurs antécédents personnels ont créé une relation complexe tout en définissant la façon dont ils ont élaboré, utilisé et interprété les évaluations ayant pour but l’appréciation et le soutien des progrès de leurs étudiants dans l’écrit. Des analyses de cas transversales montrent que les enseignants ont souvent concrétisé l’application de la politique éducative par des moyens fort différentes, en interprétant cette politique, en se l’appropriant et en la matérialisant différemment selon les interactions entre leurs convictions affichées quant à l’évaluation de l’écrit en L2, les politiques institutionnelles et leur construction personnelle à titre d’agents éthiques œuvrant dans ce contexte.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0150,006
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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