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讯飞易听说“送课入校”活动之广东广雅中学

2021-06-08 08:46:18

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今天(3月13日),讯飞易听说在广东广雅中学举办了“送课入校”活动。讯飞易听说的田天老师作为英语听说教研专家参加了本次活动。在活动中,田老师阐述了广东省中考英语听说机器评分原理,并对英语听说考试技巧做出了指导,在场的老师和学生现场反响热烈。


精彩现场:




计算机智能评分原理

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机器评分原理

过程:人工专家打分定标—>提取采分特征—>算出采分特征权重—>建立评分模型—>应用正式评分


核心:通过人工智能技术把专家打分的标准算出来,并且忠实无误、公平公正地执行专家的打分标准。

要做到与评分专家保持一致的评分标准,需要做到以下几个关键步骤:


第一,提取评分特征。

一段录音的评分过程实际上就是对多个特征进行打分的过程。影响评分的特征主要可分为三类:


  • 语音的完整性;

  • 语音的音段质量;

  • 语法和语义。


计算机智能评分系统是通过三种技术实现对评分特征的抽象提取,分别是:语音转文字技术、语音模型分析技术和深度神经网络技术。

  • 通过语音转文字技术,将语音转化为文本,查看该段语音是否有错读、多读、漏读,这是对完整性的评测。

  • 通过语音模型分析技术,从语音中抽取多个维度特征,例如重读、停顿、语音语调等,实现对音段质量及韵律节奏的评测。

  • 通过深度神经网络技术,对该段语音中的语法、语义等开放式的内容作出评测。



通过以上三种技术,计算机智能评分系统就可将所有特征都提取出来。



第二,计算特征权重。

提取出所有的特征之后,再通过人工智能技术对专家打分数据进行分析,反算出每个特征权重。



第三,根据评分模型进行打分。

将建立好的评分模型输入到计算机智能评分系统中,该评分系统才可以真正运用于其他录音的评分。

对于每一段新的录音,该评分系统都会根据建立好的评分模型提取出该段录音相应的特征,并且根据不同特征的相关权重进行打分。从而确保该评分系统的评分标准与专家的评分标准保持一致。


总结:科大讯飞智能评分系统,是通过三种技术将所有语音特征提取出来,再通过数据分析将专家打分的数据反算出所有特征相应的权重,建立一个评分模型,确保评分标准与专家完全一致,通过该评分模型就可以实现对其他录音的精准评分。


以上,就是计算机智能评分的全部原理和过程。



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三大题型的特征权重表

我们通过人工智能技术和大数据反算出广州中考英语听说考试三种不同题型的评分特征权重值,如下表。该内容也会在《英语听说人机对话考试权威教程》初中版中有详细阐述。



(一) 模仿朗读

模仿朗读题的评分主要分为三个维度:准确度、流畅度、完整度。根据评分维度,下表列出了各个维度失分的失分点。

从上表可以看出,加音在准确度的权重占3颗星,所以可以看出加音很重要。

举例:His father is a worker. 

有相当多的同学会读成:His fathers is a workers. 

在这里特别要提醒各位考生,虽然只是加了一个s,但是通过评分标准来看,这个对模仿朗读的扣分还是很明显的。考生在平时训练的过程一定要注意避免。


再如:My na(me) is Ken.

很多同学会把 name 中的[m] 的发音给丢掉,这其实就是吞音,而吞音对于准确度失分也是占很大的权重的。所以学生在练习过程中一定要适当纠正。


再比如:It was time for Margaret to say goodbye.

很多同学会在不正确的位置进行意群停顿,导致流畅度度扣分严重,准确度、完整度也会失分。


(二)信息获取

信息获取题的评分主要分为两个维度:语言维度信息维度。下表根据不同环节和评分维度,列出了各个维度的高频失分点。

举例:What are her roommates doing when Mary is reading? 

—Busy with their studies.   (正确简短回答)

—Her roommates busy with their studies. (语法结构不完整)

—Her roommates are busy when Mary is reading. (关键信息抓取量不足)

—Her roommates is busy studying when Mary is reading.  (人称和数错误) 

同学们应注意:完整回答需要注意语法。


再如:How did Mike go to the concert hall? 

—By car.(正确简短回答)

—Car.(缺少介词)

同学们应注意:简单回答不要漏掉介词!


(三)信息转述及询问

参照广州深圳中考评分标准,信息转述及询问题的“第一节 信息转述”的评分维度主要分为:内容准确性流畅性。“第二节 询问信息”的评分维度主要分为内容完整性语言准确性。下表列出了各个维度的高频失分点。

对于信息转述及询问这一部分,最重要的就是把信息要点采集到其他的例如发音和语法,虽然也是采分点,但相对来说没有那么重要。

那么如何采集信息点?其实这里涉及到的就是听记能力!

也就是考察学生听力和做笔记的能力。如何能在边听的时候,把所有信息要点都记下来呢?

我们推荐考生使用E听说总结出来的笔记法:通过符号、中文、数字、箭头、缩写等辅助大家记忆。

例如以下这个例子:

原文:Tom was a little boy who moved slowly and responded slowly. But there was something even worse. Since his early childhood, Tom was not able to speak properly. He had to always repeat his words three to four times, trying to get the sentences right.

有的同学听的时候,都是按如下方式做笔记的,就是试图将所有信息都记下来。但实际上,只有少数同学能做到边听边记,如果按照这种方法,大部分同学无法将听到的信息完全记下来。


再看看这个笔记,虽然字数很少,但是涵盖的信息却比第一个笔记要多。这个同学巧妙地运用了缩写、箭头、中文、数字等来辅助记忆。这样才能边听边记,把所有信息要点都记录下来。


还有更多关于信息转述如何做笔记的技巧,同学们可以在书中查看更多详情。


信息询问易错点:

1.漏译问题:

举例:谁的项目拿了大赛第一名?

有些同学会翻译为:Who won the first prize of the contest?

正确翻译:Whose project won the first prize of the contest?

①“谁的、多少、哪个、什么”这些词后面有具体事物,不要漏译;

②“通常、一般、请问、其他”这些表语气或频率的词,不要漏译。


2.冗译问题:

举例:为什么你会喜欢哈利波特这本书?

有些同学会翻译为:Why do you like Harry Potter this book?

正确翻译:Why do you like Harry Potter?

①询问频率的“一次”不需再译;

②“这门课”“这本书”前面名词一旦译出,“这XX”结构不需再译。


3.英文所有格使用错误:

举例:你能开下房门吗?

有些同学会翻译为:Can you open the house door?

正确翻译:Can you open the door of the house?

从属关系在中文中不一定出现“的”,但在英文中,要通过名词所有格或of结构体现。




如何通过软件来训练英语听说

(一)为什么要借助软件来练习听说? 

任何学习都需要有反馈才能得到进步,例如学生做阅读理解的时候,去核对答案的过程就是一个反馈的过程,在这个核对答案的过程学生的阅读理解能力就能得到提升。如果只是一直做题,不核对答案,那自然无法提升。

听说的练习也是一样的,需要反馈。

然而,听说的练习并没有答案可对,只有通过跟老师和学生的对话过程中,才能进行反馈纠正。但老师和同学的时间毕竟有限,不可能随时对话训练。

因此,唯一的办法就是,学生在练习听说的时候,跟计算机进行人机对话,通过E听说评分来反馈,这样才提升练习的效率,及时纠正自己的发音。


如果考生读错,软件会将单词标红,考生就可以针对性地进行纠正发音(E听说广州、深圳九年级最新版本已支持此功能,欢迎考生去练习体验)。


(二)英语听说考试整体要求 

人机对话的考试形式对很多同学来说都是第一次,同学们由于平时练习的时候缺少一个真实的环境,所以正式的考试中经常会忽视这些细节,而这往往是主要的失分点。


注意事项:

佩戴耳机要注意。麦克风距离嘴大概2公分,并且要平行,这样方便录音的采集。调好之后,就不要动了。

作答的时候,不要抢答。要在开始录音之后才开始回答,切勿在准备时间进行作答。

朗读时要清晰大声。发音清晰、声音洪亮、抑扬顿挫的声音是计算机比较偏好的。并且答题的时候不要加太多无关的废话进去。


这些是考试操作的一些细节,我们建议同学们平时在训练的过程就要通过高度仿真的环境来模拟练习。


(三)E听说个人版软件 

如果考生选择软件作为听说的训练工具,一定要找评分准确的软件,才能做到准确的衡量学生的实际发音、问答和复述能力。如果找评分不准确的软件来练习英语听说,不仅不能真实反馈考生的实际水平,而且会对考生的发音进行一些错误的反馈,那将会是误人子弟。


目前只有E听说能真正做到与中考评分原理一致,并且真实反映广东省中考历年总结的评分模型中的特征以及特征对应的权重。因此能给学生一个真实、准确的反馈。



以上,是本次“送课入校”活动的全部内容。

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