Analytic rubric scoring versus comparative judgment: a comparison of two approaches to assessing spoken-language interpreting
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we report on an empirical study conducted to evaluate the utility of analytic rubric scoring (ARS) vis-à-vis comparative judgment (CJ) as two approaches to assessing spoken-language interpreting. The primary motivation behind the study is that the potential advantages of CJ may make it a promising alternative to ARS. When conducting CJ on interpreting, judges need to compare two renditions and decide which one is of higher quality. Such binary decisions are then modeled statistically to produce a scaled rank order of the renditions from “worst” to “best.” We set up an experiment in which two groups of raters/judges of varying scoring expertise applied both CJ and ARS to assess 40 samples of English-Chinese consecutive interpreting. Our analysis of quantitative data suggests that overall ARS outperformed CJ in terms of validity, reliability, practicality and acceptability. Qualitative questionnaire data helped us obtain insights into the judges’/raters’ perceived advantages and disadvantages of CJ and ARS. Based on the findings, we tried to account for CJ’s underperformance vis-à-vis ARS, focusing on the specificities of interpreting assessment. We also propose potential avenues for future research to improve our understanding of interpreting assessment.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».