Японские учёные автоматизировали проверку уровня знаний языка

Фото из открытых источников

В современном мире знание иностранных языков становится важным инструментом для учебы, работы и общения. Однако оценка уровня владения языком всегда была сложной задачей, особенно когда речь идет об устной речи. Одним из эффективных методов проверки является тест «повтори предложение», где участник должен воспроизвести услышанную фразу максимально точно. Этот подход позволяет не только проверить память, но и выявить способность анализировать структуру языка и грамотно её воспроизводить, сообщает портал innovanews.ru.

Ранее такой тест требовал участия преподавателей, что делало процесс долгим и трудоемким. Даже с появлением стандартных систем оценки в начале 2000-х годов, метод оставался сложным для масштабирования. Однако группа японских исследователей предложила инновационное решение, которое автоматизирует процесс проверки знаний языка. Учёные Майкл Макгуайр и Дженнифер Ларсон-Холл разработали подход, основанный на использовании нейросети Whisper от OpenAI и метрики WER (Word Error Rate). Whisper преобразует устную речь в текст, а WER анализирует ошибки на уровне слов, определяя пропуски, замены или добавления лишних элементов.

Эксперимент был проведён на группе из 30 японских студентов с различным уровнем владения английским языком. Участники прослушали 30 фраз и попытались их повторить, что привело к созданию 900 аудиозаписей. Эти записи были расшифрованы как людьми, так и нейросетью. Результаты показали высокую степень совпадения даже в условиях фонового шума. Это подтверждает эффективность метода для объективной оценки устной речи.

Новый подход имеет множество преимуществ: он исключает субъективность человеческой оценки, позволяет быстро получать результаты и значительно снижает затраты на проведение тестов. В будущем планируется разработка онлайн-платформы для прохождения подобных тестов через смартфоны, а также создание адаптивных заданий под конкретные учебные программы. Автоматизация процесса открывает возможности для масштабного тестирования тысяч студентов одновременно без увеличения затрат.