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英語を話す能力を評価する方法はたくさんありますが、AIは果たしてその信頼性を確保できるのでしょうか？
ケンブリッジ大学の研究者たちは、AIのスピードと柔軟性、そして訓練された人間の専門的な判定力を組み合わせた、最先端の自動音声評価技術を開発しました。「信頼性の高いスピーキング評価を実現するために必要なAIを活用したテクノロジーは、人々のスピーキングパターンに含まれる様々なアクセントや能力レベルを認識し、評価できるほど賢くなければなりません」とDr Jing Xuは説明します。ケンブリッジのアプローチは、AIの限界を認識しつつ、その可能性を最大限に活用することです。そのため、私たちは、AIベースの評価の質を保証するために、常に人間が関与するハイブリッド採点方式を開発しました」。
Dr. Xuは、自動言語評価の評価方法を探求する画期的な論文の筆頭著者です。論文紹介では、「Limits of Agreement（一致の限界）」と呼ばれる言語テストコミュニティにとって新しい手法を紹介し、自動採点評価における既存の手法に対する優位性を論じています。先日、本論文は2021年度ILTA最優秀論文賞の次点を受賞しました。ILTAは、世界中の言語テストの改善を促進することを目的とした、言語テストおよびアセスメント研究者からなる権威あるグループです。
【論文紹介】 Assessing L2 English speaking using automated scoring technology: Examining automarker reliability. Published in Assessment in Education: Principles, Policy, & Practice （「自動採点技術を用いたL2英語スピーキングの評価： オートマーカーの信頼性の検証」 Assessment in Educationに掲載。） Dr Jing Xu、Edmund Jones、V. Laxton、Dr Evelina Galacziによって執筆された。
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