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Enregistrement W3180718976

초등학생의 언어 학습권리에 관한 고찰 : TOEFL 시험준비의 현장에서

2012· article· ko· W3180718976 sur OpenAlexaboutno aff
신동일

Notice bibliographique

Revue영어영문학연구 · 2012
Typearticle
Langueko
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Research and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest of English as a Foreign LanguageHuman rightsContext (archaeology)PsychologyPedagogyTest (biology)Language assessmentSociologyMathematics educationPolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shin, Dongil & Park, Gina. “Exploring the misuse of language educational rights: In the context of high-stake test preparation for elementary school students.” Studies in English Language & Literature. 38.4 (2012): 323-351. The purpose of this study is to understand the Korean young English language learners (YELL) and test-takers studying TOEFL-iBT from the perspectives of human rights. The term 'human rights' is commonly associated with a legal or political concept, but it is also discussed in casual and everyday situations of life. This study tries to identify the mismatch between what has been documented from the literature in YELL and human rights, especially enunciated through international organizations, and what is really conventionalized in English language education in Korea. Interview data was obtained to explore the human right issues among young learners and test-takers of English in Korea. Three participants who have been preparing for the TOEFL-iBT were all sixth-grade female students. It was found that participants' rights of children, language learners, and test-takers were not fully valued in their TOEFL-iBT preparing contexts. It is hoped that this study would lead to awareness-raising movements for the children's rights in the field of English language learning and testing. It would raise the awareness of why the issues of human rights and ethics are needed to enlarge the related boundaries of professionalism in English language education. (Chung-Ang University, University of Toronto)

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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