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Record W3159318790 · doi:10.3138/cmlr-2020-0013

Institutional Language Policy and ESL Teachers’ L2 Writing Assessment Practices

2021· article· fr· W3159318790 on OpenAlexaffvenue
William R. Cook, Jonathan Luke, Antonella Valeo, Khaled Barkaoui

Bibliographic record

VenueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicSecond Language Learning and Teaching
Canadian institutionsGeorge Brown CollegeYork University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.851
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.264 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations6
Published2021
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