Institutional Language Policy and ESL Teachers’ L2 Writing Assessment Practices
Bibliographic record
Abstract
Les pratiques d’évaluation monopolisent une part importante du temps des enseignants d’ALS et ont des répercussions considérables sur l’engagement et l’apprentissage des élèves. Ces pratiques sont aussi, à leur tour, fortement influencées par la conception qu’ont les enseignants de l’écrit en L2 et le contexte politique dans lequel ils travaillent. Bien que plusieurs chercheurs se soient intéressés aux pratiques d’évaluation utilisées en classe par les enseignants d’ALS, peu de recherches ont été consacrées à la relation entre la politique linguistique institutionnelle et la conception qu’ont les enseignants de l’écrit en L2, d’une part, et à la façon dont cette relation influe sur les pratiques d’évaluation de l’écrit en L2. La présente étude porte plus précisément sur trois enseignants d’un même programme de formation collégiale en ALS et l’éventail des méthodes auxquelles ils ont recours pour concrétiser l’application de la politique éducative. Le contexte politique dans lequel œuvrent les enseignants et leurs antécédents personnels ont créé une relation complexe tout en définissant la façon dont ils ont élaboré, utilisé et interprété les évaluations ayant pour but l’appréciation et le soutien des progrès de leurs étudiants dans l’écrit. Des analyses de cas transversales montrent que les enseignants ont souvent concrétisé l’application de la politique éducative par des moyens fort différentes, en interprétant cette politique, en se l’appropriant et en la matérialisant différemment selon les interactions entre leurs convictions affichées quant à l’évaluation de l’écrit en L2, les politiques institutionnelles et leur construction personnelle à titre d’agents éthiques œuvrant dans ce contexte.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.024 | 0.062 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".