Investigating and optimizing score dependability of a local ITA speaking test across language groups: A generalizability theory approach
Notice bibliographique
Résumé
With the present study I investigated the sources of score variance and dependability in a local oral English proficiency test for potential international teaching assistants (ITAs) across four first language (L1) groups, and suggested alternative test designs. Using generalizability theory, I examined the relative importance of L1s (i.e., Indian, Korean, Mandarin, and Spanish), examinees, tasks, and ratings to score variability, and estimated dependability across the L1s. The analyses identified examinees as the largest contributor, which is important for high dependability and validity arguments for test scores. Effects of ratings and tasks were small, but L1 effects on score variance were considerable, with the Indian group’s dependability lowest. Unlike previous generalizability theory studies on L1 effects, however, further analyses revealed that the L1 effects highly likely reflect proficiency differences rather than strong bias when comparing the percent agreement of the ratings, external criteria of examinee English proficiency, and underlying score distributions. I discuss the proficiency differences related to varied socio-linguistic contexts of using and learning English. Lastly, I suggest an alternative design with fewer items and one additional rating for improved dependability. Considering multiple test purposes specific to ITA testing (i.e., efficiency, construct representation, formative advantages), I propose a flexible approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,083 | 0,248 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».