Innovation in Learning-Oriented Language Assessment (Book Review)
Notice bibliographique
Résumé
Language assessments can have a wide range of purposes and uses, ranging from high-stakes university entrance exams to classroom-based assessments used to monitor and provide feedback to learners. This last grouping of assessments, often referred to as formative or learning-oriented assessment, not only provides teachers important information about students’ progress, but it also provides learners a platform to learn and grow as a result of the assessment process itself (Turner & Purpura, 2016). There has been a wide range of literature published on formative and learning-oriented assessment over the past two decades, including book-length treatments (Gebril, 2021), but little has been written on the practical approaches in relation to teacher education, particularly in adapting assessment practices to keep pace with evolving technology. This is important to address due to changes in classroom formats, with online, asynchronous, hybrid, and flipped classes becoming more common. Sin Wang Chong and Hayo Reinders address this gap in their recent edited volume Innovation in Learning-Oriented Language Assessment. This book explores recent trends in this approach by discussing assessment practices from a wide range of international teachers and researchers from Brazil, Canada, China, Hong Kong, Japan, Norway, Saudi Arabia, Spain, Turkey, and the UK. [First Paragraph]
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 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 ».