Building a validity argument for the listening component of the Test de connaissance du français in the context of Quebec immigration
Notice bibliographique
Résumé
L’évaluation linguistique est une pratique omniprésente dans les contextes d’immigration, utilisée comme une méthode de collecte de données pour évaluer la capacité des immigrants à communiquer dans la langue du pays d’accueil afin de promouvoir l’intégration sociale et économique ainsi que la productivité au travail (McNamara & Shohamy, 2008). Contrairement aux tests d’anglais, peu d’attention est accordée à l’interprétation et à l’utilisation des scores aux tests en français, ce qui incite - et demande – de la validation des scores pour justifier l’utilisation des tests. Cette étude, qui fait appel aux avancées de la théorie de la validité des tests (Kane, 2006, 2013), construit un argumentaire de validité pour la composante de la compréhension orale du Test de connaissance du français (TCF) dans le contexte de l’immigration au Québec. La théorie de la validité des tests a évolué considérablement depuis le modèle tripartite traditionnel de contenu, de prédiction et de construit (Cronbach et Meehl, 1955), a été conceptualisée comme un construit unitaire (Messick, 1989) et, plus récemment, a été théorisée en termes d’argumentation (Kane, 2006, 2013), empruntant des concepts de modèles d’inférence (Toulmin [1958], 2003), qui englobent des inférences de score, de généralisation, d’explication, d’extrapolation et de décision, ayant des rôles importants dans un argumentaire de validité. Dans une approche de validité fondée sur l’argumentation, les affirmations relatives aux instruments de mesure sont composées de garanties qui doivent être étayées par des études empiriques, qui sont fondamentales pour les affirmations, mais qui appuient également les inférences qui autorisent chacune des affirmations de l’argumentaire. Plus précisément, cette étude a analysé des données empiriques pour appuyer les inférences de scores, de généralisation et d’explication, en proposant trois questions de recherche portant sur la représentativité du construit du TCF, le fonctionnement différentiel d’items et l’utilité de la technique de collecte de données. Les questions ont porté sur les sous-compétences de compréhension orale dont le TCF évalue, le fonctionnement différentiel des items (FDI) selon le genre, la langue maternelle, l’âge et l’emplacement géographique des candidats ainsi que le fonctionnement des items à choix multiples dans l’évaluation de la compréhension orale en langue seconde. Bien que de nombreux modèles statistiques et de mesure soient couramment disponibles pour analyser les données de réponse aux tests, cette étude a privilégié l’analyse factorielle confirmatoire (AFC) pour examiner les sous-compétences de compréhension orale opérationnalisées dans le TCF, en spécifiant des modèles suivant les suggestions d’un comité d’experts. Le modèle unidimensionnel de Rasch a permis de générer les paramètres de difficulté des items entre les sous-groupes d’intérêt pour effectuer les analyses FDI. Et le modèle à réponses nominales (MRN) a été utilisé pour modéliser les options des items à choix multiples. Les résultats issus de ces trois études ont permis d’étayer chacune des inférences retenues dans l’argumentaire de validité pour le TCF. Selon les modèles d’AFC recommandés par le comité d’experts, les résultats suggèrent que les deux versions analysées dans cette étude évaluent principalement la compréhension de l’information explicitement énoncée dans le discours oral, sous représentant ainsi le construit. Quelques items visaient l’habileté à inférer des idées implicites et la compréhension du sujet général ou de l’idée principale, mais cette dernière sous-compétence ne se retrouvait que dans une seule version du test, ce qui suggère que les versions ne sont pas comparables. L’analyse FDI a identifié de nombreux items dans les versions du test et entre les sous-groupes d’intérêt, mais très peu ont été associés à un biais potentiel, qui comprenait la perception de la voix, le genre littéraire et la familiarité du vocabulaire. Par conséquent, étant donné que de nombreux items signalés pour fonctionnement différentiel ne pouvaient pas être associés à un biais potentiel, la réponse à cette question est partiellement élaborée et atténue l’argumentaire de validité. Les résultats du MRN suggèrent que la plupart des items fonctionnaient bien, tandis que d’autres avaient potentiellement deux bonnes réponses. L’approche de la validité fondée sur l’argumentation s’avère utile pour regrouper des études empiriques dans un ensemble cohérent permettant d’étayer et de justifier l’interprétation et les utilisations du TCF dans un contexte d’immigration, qui peut à son tour servir à remédier les points faibles constatés, en fournissant un moyen d’atténuer les réfutations potentielles qui menacent la validité de l’argument. Certaines mises en garde dans le cadre de validation sont également soulignées et concernent l’accessibilité des données pour aborder les inférences d’extrapolation et de décision dans des contextes d’immigration, mais comme Newton et Shaw (2014, p. 142) le soulignent: « l’approche de validité fondée sur l’argumentation sous-tend le fait que la validation n’est pas simplement une étude isolée, mais un programme: potentiellement un programme très intensif ». Et ce programme peut inclure des parties prenantes importantes comme les représentants gouvernementaux qui peuvent aider à compléter l’argumentaire de validité du TCF en matière d’immigration au Québec.
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 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 | 0,077 | 0,273 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,036 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».