The impact of TOEFL iBT preparation on Chinese test-takers’ perceptions of integrated speaking and writing design
Notice bibliographique
Résumé
This study employed a multi-methods design to investigate the impact of preparation on Chinese test-takers’ perceptions of the integrated TOEFL iBT speaking and writing design. Combining results from over 1700 surveys and 10 interviews, it was found that these Chinese test-takers, who are the most vulnerable group in the multimillion testing business, demonstrate notably positive perceptions toward the test demand, target domain reflection, familiarity, and difficulty of integrated tests. A significant difference in perceptions was identified between test-takers who underwent test preparation training and those who did not. Test preparation training, in this research context, played a crucial role in fostering a positive perception change by familiarizing test-takers with testing processes, equipping them with essential skills to address integrated test demands, altering their attitudes toward testing and learning while preparing them for university-level learning. This research challenges traditional assumptions of negative test-taker reactions and highlights the positive impact of structured test preparation. The findings provide valuable insights into test-takers’ perceptions, particularly from a significant demographic – Chinese test-takers – and contribute to the construct validity and washback evidence. These insights further support the critical interpretation and use of TOEFL iBT scores for high-stakes admission decisions, highlighting the impact on test-takers whose lives and success hinge on test outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».