SLA 선행 연구에 근거한 말하기 평가척도 제안: 문법 영역 중심으로
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 신동일 | - |
dc.contributor.author | 서인영 | - |
dc.date.available | 2021-02-22T16:33:18Z | - |
dc.date.issued | 2002-06 | - |
dc.identifier.issn | 1017-7108 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/16551 | - |
dc.description.abstract | 실제 말하기 평가에서 수집된 녹음 내용을 본 연구에서 제시된 준거 기준표에 근거해서 분석한 결과 영어를 학습하는 과정에서 보편적으로 존재하는 경로가 있다는 국내외 선행 연구들을 뒷받침해 줄 수 있는 결과가 발견되었다. 이처럼 본 연구에서 논의된 준거 기준들을 말하기 평가의 등급 판정에 구체적으로 적용한다면 문항 개발자, 채점자 그리고 시험 결과 사용자 집단에게 보다 의미있는 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.문항 개발자 입장에서 볼 때, 준거 기준표에서 제시된 사항들을 반영할 수 있는 문항들을 만들어 보다 등급간에 차별을 이해할 수 있는 문항을 작성할 수 있을 것이고, 채점자 입장에서도 보다 구체적인 준거 기준이 제공되면 채점자 교육과 실제 채점 과정 중에 본인들의 직관과 경험에 덜 의존하면서 보다 공정한 채점을 약속할 수 있을 것이다. 시험 결과 사용자 입장에서 볼 때도 기존의 개략적인 정보가 아닌 등급간 독립적인 준거 기준이 제공되면 학습에도 큰 도움이 될 뿐 아니라 시험 결과 보고를 받고 나서 자신의 능력을 보다 진단적으로 이해할 수 있게 될 것이다. 전체적으로 이러한 보다 타당한 준거 기준표 작성 노력은 교재와 교과 과정 작성을 포함한 여러 교수 학습 영역에 긍정적인 역류현상을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. | - |
dc.format.extent | 28 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국영어교육학회 | - |
dc.title | SLA 선행 연구에 근거한 말하기 평가척도 제안: 문법 영역 중심으로 | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 영어교육, v.57, no.2, pp 423 - 450 | - |
dc.citation.title | 영어교육 | - |
dc.citation.volume | 57 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.citation.startPage | 423 | - |
dc.citation.endPage | 450 | - |
dc.identifier.kciid | ART000882875 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.identifier.url | https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART000882875 | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Sookmyung Women's University. Cheongpa-ro 47-gil 100 (Cheongpa-dong 2ga), Yongsan-gu, Seoul, 04310, Korea02-710-9127
Copyright©Sookmyung Women's University. All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.