Answer Changing in Online and Traditional Pen-Paper Tests: The Case of Upper Intermediate EFL Learners with Different Cognitive Styles
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 119
فایل این مقاله در 22 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_AREUIT-12-3_001
تاریخ نمایه سازی: 18 آذر 1402
چکیده مقاله:
The present study addressed the effects of cognitive styles on answer-switching practices across online and traditional tests. After completing Ehrman and Leaver’s (۲۰۰۳) cognitive style questionnaire, a sample of upper intermediate students took pen-paper and online versions (۵۹ test-takers each) of an already validated teacher-developed test of English. The data from think-aloud and erasure analyses revealed significantly more frequent total and right-to-wrong changes in the traditional and online tests, respectively. Multiple regression values explained more than ۵۰% of right/wrong-to-wrong, wrong-to-right, and overall answer-changing variance based on cognitive styles in the pen-paper exam. However, the regression results from online performance analyses could not prove the power of thinking styles in predicting answer-changing strategies. Fisher’s exact tests showed significantly different answer-changing strategies adopted by field-dependent, leveler, analog, concrete, and impulsive individuals in the traditional test but no significant differences between the behaviors of individuals with different cognitive styles in the online exam. Based on the present findings, online and pen-paper platforms may require different test-taking strategies. Language instructors and test developers can use these findings to align their instructional and assessment practices with various cognitive styles and testing environments.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Fatemeh Zolfaghari
Assistant Professor, Center of English Language, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :