Dynamic Assessment in Language Learning; An Overview and the Impact of Using Social Media
Notice bibliographique
Résumé
Language assessment is a vital part of the process of learning and teaching a foreign language. Language learners need to be provided with the best methods to measure how much they are acquiring the target language and to select the most authentic tasks of testing for them. As it has been recommended to use multiple assessment instead of traditional summative one where nothing is concerned except measurement of decontextualized tasks without interactive feedback, dynamic assessment has been used as a means to reinforce learning and to motivate students as well as enhance language teaching. Dynamic assessment, can be rooted on Socio-cultural theory (SCT) and Zone of Proximal Development (ZPD) by Vygotsky, as it allows for learning through interaction and mediation which indicates how beneficial it could be to utilize this method of assessment particularly through social media which is embedded nowadays with all of our daily tasks. Thus, this paper demonstrates the nature and effects of dynamic assessment as an influential method of assessing and maintaining the progress of language learners. Additionally, a comparison between dynamic assessment and static one is manifested. Besides, the theoretical background that supports this method is displayed. Moreover, how technology has been used effectively in language assessment and testing is illustrated. Furthermore, this paper presents implications and recommendations for further research regarding using social media to implement dynamic assessment in language learning which is considered the major goal of reviewing this literature. 
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».