Exploring English for academic purposes instructors’ perceptions of speech fluency through developing and piloting a rating scale for a paired conversational task
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
Much research has explored how perceptions of speech fluency are influenced by a variety of temporal speech features (e.g. speech rate). However, less is known about the influence of non-temporal and conversational speech characteristics on fluency perceptions. To address this gap, this study explored English for Academic Purposes (EAP) instructors' perceptions of speech fluency through developing and piloting a rating scale for a paired conversational task for assessment for learning purposes. A two-phase mixed-methods sequential exploratory design (Creswell, 2009) was used. Seven trained EAP instructors watched videos of seven-minute conversations, elicited from 14 intermediate-to-advanced EAP learners. Afterwards, instructors were audio-recorded discussing their observations about learners' fluency. These recordings were transcribed and coded using in-vivo and pattern coding techniques (Saldaña, 2009). Six themes were identified: efficiency, smoothness, sophistication, clarity, facilitating topics and turns, and supporting the conversation partner. These themes informed the development of a multi-item fluency rating scale. 35 EAP instructors then used the scale to rate eight learners’ speeches. To investigate the construct-relevance of these scale items, a principal component analysis was conducted, producing two components - individual fluency and conversational fluency. Pedagogical activities aligned with the scale are provided.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle