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Enregistrement W4401993837 · doi:10.4018/979-8-3693-1499-9.ch010

(Re)Visiting the Efficacy of PBLA for Adult EAL Learners in College-Based Education in Canada

2024· book-chapter· en· W4401993837 sur OpenAlexaffabout
Md Shayeekh-Us Saleheen, Mousume Akhter Flora, Md Nazim Mahmud

Notice bibliographique

RevueAdvances in higher education and professional development book series · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensSeneca PolytechnicUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationEvaluation methodsMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter provides a comprehensive analysis of the benefits and challenges associated with the implementation of Portfolio-Based Language Assessment (PBLA) in Language Instruction for Newcomers to Canada (LINC) programs across Canada. In addition, it delves into the effectiveness of integrating PBLA into teaching and assessment practices in college-based LINC education programs in Canada. The objective is to evaluate the effectiveness of PBLA in enhancing the overall quality of LINC education in Canada. The chapter commences with an informative overview of PBLA and LINC program, drawing from relevant literature. Subsequently, the authors share their valuable insights and perceptions regarding PBLA, based on their extensive experiences. Collaborative autoethnography served as the authors' methodology for exploring PBLA, with data derived from multiple sources. Furthermore, their effective collaboration as a trio involved frequent meetings, where they exchanged their perspectives, experiences, reviewed pertinent literature, and critically reflected on their research findings. Overall, the chapter offers a rich and detailed account of PBLA and LINC programs, underlining their significance in the field of language teaching. Finally, the chapter offers some valuable insights and recommendations for both teachers and students regarding the future implementation of PBLA in LINC programs in Canadian college-based education.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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