Analysis of portfolio-based language assessment (PBLA) guidelines for new immigrant language instruction in Canada: An action plan for teachers and administrators
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this project was to facilitate Portfolio-Based Language Assessment (PBLA) implementation in the context of government-funded Language Instruction for Newcomers to Canada (LINC) programs through a documentary analysis of four PBLA guiding documents. There are five chapters in this project: Chapter one provided an introduction to PBLA, significance and background of the project, researcher’s personal location, and purpose of the study. Chapter two shed light on some relevant literature on the topic. Three major themes were discussed which include the history of assessment and the gradual shift from summative to formative assessment in language instruction in recent years; the second theme explained PBLA and its salient benefits for learners while the last theme covered theoretical foundations of PBLA and discussed how principles of Assessment for Learning (AFL), principles of classroom-based instruction, and the Canadian Language Benchmarks (CLB) interact to define classroom instruction and assessment. Chapter three discussed research methodology based on qualitative orientation and documentary research design, which reviewed and analyzed four PBLA guidelines text documents. Chapter four presented a teacher-learner friendly action plan for PBLA implementation in the classroom through two sample teaching units, instructional materials and assessment tasks. Chapter five is the summary, conclusion and researcher’s reflections.
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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 | 0,036 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».