EVALUATING LANGUAGE SKILLS IN HIGHER EDUCATION: POTENTIAL ISSUES AND OUTCOMES
Notice bibliographique
Résumé
Numerous accounts have been provided regarding the shortcomings of assessments offered during English courses in Pakistan at the tertiary level. In the literature however, the factors underlying these shortcomings have not been identified. Understanding the unsatisfactory assessment practices and their reasons and consequences which this present work intends to do, is crucial. This investigation was qualitative in nature and sought to understand the issues surrounding language assessments and their impact. Using purposive sampling, thirty teachers from public and private universities formed the sample. Data was gathered by means of questionnaires, interviews, and a review of assessment papers. The results suggest that language teachers do face a number of assessment challenges. The challenges to assessment identified by teachers stem from practicality, learners, test construction, administrative work, and the teachers. Teachers do employ techniques to handle these challenges, which in the end are detrimental to language assessment practices concerning selected and productive skills and the variety of tasks presented in tests. Assessment of learning has considerable influence on the processes of teaching and learning, and the shortcomings facing assessment are a big obstacle to language teachers for devising relevant assessment. Consequently, the “Interim report of the language proficiency assessment on the Teaching English as a Second Language (TESL) Practicum in Canada 2021-2022” emphasizes the importance of equipping TESL practitioners with language assessment skills, as seen in the outlined recommendations for future assessment (formative assessment of language learning). In particular, providing English language instructors with professional development opportunities can foster the enhancement of assessment strategies in language pedagogy.
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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 | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».