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J-GLOBAL ID：202202231047992566   整理番号：22A0930200

非ネイティブ英語を話すCS1学生の学業成績を予測するための検証されたコンピュータ没入試験【JST・京大機械翻訳】

A Validated Computer Terminology Test for Predicting Non-native English-speaking CS1 Students’ Academic Performance

著者 (2件)： Alaofi Suad (Computer Science, University College Dublin, Ireland) ,  Russell Sean (Computer Science, University College Dublin, Ireland)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ACE ’22  ページ： 133-142  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,英語コンピュータ用語多重選択試験の妥当性と有効性を調べた。テストは,CS1コースにおけるコンピュータ用語のノンネイティブ英語話者知識と彼らの学術的パフォーマンスの間の関係を調査するために開発した。本研究では,Raschモデルを用いて試験妥当性の経験的証拠を見出した。構成概念妥当性の6つの側面を評価した:内容,下位,構造,一般性,外部および結果的側面。150人の学生の応答の解析に基づいて,テストは,構成概念の妥当性の6つの側面において,許容できるレベルの妥当性を示した。さらに,CS1コースにおける学生の学術的パフォーマンスを予測するためにこの試験を用いることの有効性を調査した。データの統計解析は,コンピュータ用語試験が,英語熟達度の影響を制御する後,CS1コースにおける最終試験性能の約50%を予測できることを示した。本研究の目的は,より特異的な言語支援を必要とする非ネイティブ英語話者の同定を支援することである。さらに,研究は,これらの学生を助けることができる資源とツールの開発を導くであろう。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語 ,  統計解析 ,  *英語 ,  多重化 ,  人間 ,  有効性 ,  *コンピュータ ,  普遍性 ,  発話
準シソーラス用語： 話者 ,  熟達 ,  学業成績 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： CS1 ,  ノンネイティブ英語発話学生 ,  予測 ,  プログラミング

分類 (4件)： 聴覚・音声モデル  (EL02070Y) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 英語 ,  学生 ,  学業成績 ,  予測 ,  検証 ,  コンピュータ ,  試験