‘The wisdom of crowds’: When teacher judgments outperform word-frequency as a predictor of students’ vocabulary knowledge
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effectiveness of word-frequency and teacher judgments in determining students’ vocabulary knowledge and compared the predictive powers of both approaches when estimating vocabulary knowledge. Twenty-nine second language (L2) Spanish teachers were asked to predict how likely their students would know words from a 216-word Yes/No test that measures knowledge of the first 3,000 words in Spanish. The accuracy of their responses was compared with the results of 1,075 L2 Spanish students who completed the same test. To examine if the results could generalize to other L2 settings, 394 L2 English students completed a 70-word Yes/No test that measures knowledge of the first 14,000 words in English, and 15 L2 English language instructors attempted to predict which words would or would not be recognized. Results showed that for both language contexts, (1) the median teacher rater could assess students’ vocabulary knowledge with an accuracy roughly comparable to frequency, (2) the combination of teachers’ judgments displayed a stronger relationship with students’ performance on the vocabulary test than frequency, since the average of three or more teachers’ ratings improved upon frequency when examined with 1,000 bootstrapped samples, and (3) using teacher judgments and frequency together did not substantially improve the prediction of students’ vocabulary knowledge.
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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 | 0,024 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».