Scoring Difficulty in Summary Writing Assessment: Toward the Reconstruction of Analytic Rubric
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to examine whether differences exist in the factors influencing the difficulty of scoring English summaries and determining scores based on the raters’ attributes, and to collect candid opinions, considerations, and tentative suggestions for future improvements to the analytic rubric of summary writing for English learners. In this study, seven trained raters with diverse attribute backgrounds evaluated two kinds of English summaries written by Japanese university students using the analytic rubric with three evaluation items. A questionnaire was used to determine which of the three items were difficult to assess and why the raters perceived such difficulty, as well as what backgrounds and factors influenced their scoring decision-making. Moreover, through the raters’ most recent experience, candid comments were collected for developing future rubrics. The results showed that whether the evaluators’ attributes affected the difficulty of the evaluation was not clear. However, depending on the raters’ experience in teaching English/assessing summary writing, requests for improvements in the descriptors of the evaluation items and in the rubric emerged. This study proposes a tentative analytic rubric for summary writing, providing a foundation for constructing a rubric that can be used more easily by future raters. It also highlights the opinions of expert and novice teachers conducting summary evaluations in education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».