DOES VIDEO BELONG IN L2 ACADEMIC LISTENING TESTS? STAKEHOLDERS’ PERCEPTIONS ABOUT TEST DIFFICULTY, AUTHENTICITY, AND MOTIVATION
Notice bibliographique
Résumé
Whether visual information belongs in second language (L2) listening tests has long been a subject for scholarly debate, with L2 learners’ performance on and perceptions of video-based tests being the primary sources of evidence. The research into L2 teachers’ perceptions, however, is scarce, as is the research into stakeholders’ views of content visuals, such as a graph or diagram, in a listening assessment construct. This study sought to bridge these gaps by exploring stakeholders’ perceptions of audio-only vs. video-based academic listening tests, the latter featuring a combination of context (e.g. the speaker’s posture) and content (e.g. a graph) visuals. The questionnaire data from 143 English-as-a-second-or-foreign language (ESL/EFL) learners and 310 ESL/EFL teachers showed that both the learners and the teachers generally found video lectures to be less difficult, more motivating, more authentic, and suitable for high-stakes L2 academic listening tests. Although most stakeholders favored video-based lectures, wide variation among the learners’ and teachers’ perceptions suggests that some stakeholders had reservations about the role of videos in listening tests. These findings are discussed in the light of their implications for the assessment construct of L2 academic listening.
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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 | 0,010 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».