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Enregistrement W4387829999 · doi:10.32612/uw.25449354.2023.1.pp.14-39

Investigating the Construct of a Listening Test to Assess Pilots’ Comprehension: a Step-by-Step Project for Test Developers

2023· article· en· W4387829999 sur OpenAlexaff
Angela Carolina de Moraes Garcia

Notice bibliographique

RevueApplied Linguistics Papers · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstruct (python library)Active listeningTest (biology)Context (archaeology)Isolation (microbiology)Computer scienceLanguage assessmentPerspective (graphical)PsychologyMathematics educationArtificial intelligenceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pilots and air traffic controllers must demonstrate their ability to listen and speak the language used in radiotelephony communications demonstrated by completing a language test. In this context, it is crucial to assess both interactive listening, when listening occurs together with speaking, and listening in isolation, when there is no speaking or interaction. The purpose of assessing listening in isolation is to reduce the influence of skills that are not relevant to the construct, that is, to minimize construct irrelevant variance (S. Messick 1994). This article describes a project that can be followed by test developers to address the initial step in the development of a test to assess pilots’ listening in isolation: the construct definition. The project is framed within an interactionalist perspective wherein a test construct is defined based on a combination of the abilities that those taking the test should have and the tasks that they should be able to perform (L. Bachman 2007). It is also informed by the work of L. Bachman/ A. Palmer (2010) and the framework proposed by U. Knock/ S. Macqueen (2020) for the development of language assessments for professional purposes. The project outlined in this article may also be of interest to test developers who wish to investigate different constructs of aeronautical English tests, as well as those involved in the development of other types of language assessments for professional purposes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,102
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1020,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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