‘The wisdom of crowds’: When teacher judgments outperform word-frequency as a predictor of students’ vocabulary knowledge
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,015 | 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 découle