Institutional Language Policy and ESL Teachers’ L2 Writing Assessment Practices
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».