Чи можуть комп’ютери справді оцінювати ваші IELTS Writing та Speaking?

Штучний інтелект чи ШІ (Artificial Intelligence або AI) торкається багатьох сфер нашого повсякденного життя. Чат-боти, голосові асистенти, роботи, що надають додаткову підтримку, коли нам це потрібно. Усе це – більше не вимисел чи наукова фантастика. Інформаційно-комунікаційні технології також змінили наш спосіб навчання та вивчення мов. Студенти можуть відвідувати заняття та віддалено отримувати доступ до навчальних матеріалів. Освіта стала більш доступною та гнучкою. Більш привабливі цифрові підручники, які містять гіперпосилання, інтерактивні презентації та відео, замінюють і витісняють паперові. Цифрове навчальне середовище також дозволяє студентам самостійно обирати темп навчання, а викладачам ефективніше відстежувати успіхи учнів.

Насправді, алгоритми штучного інтелекту дозволяють просувати електронне навчання у будь-якій галузі. Як працює ШІ при оцінюванні навичок англійської мови? Чи справді за його допомогою можна вдосконалити та перевірити продуктивні навички, такі як говоріння та письмо, які необхідні нам для складання іспиту IELTS і які завжди оцінювалися людьми?

Оцінювання письма

Технологія автоматизованого оцінювання вже отримала загальне визнання, оскільки Елліс Баттен Пейдж аргументував можливість перевірки та оцінювання есе за допомогою комп’ютера і в 1968 році успішно опублікував результати своєї роботи з програмним забезпеченям під назвою Project Essay Grade (PEG). Популярне на початку 1970-х років оптичне розпізнавання знаків та зчитувач блок-схем у вигляді кружечків спричинили значний перелом у тестуванні навичок читання та аудіювання за допомогою тестових завдань закритого типу з множинним вибором, де кандидату потрібно було обирати правильну відповідь із кількох запропонованих варіантів . Термін “автоматизоване оцінювання есе” (automated essay grading (AEG) та automated essay grading (AEG)) був введений в 1990-х роках і, як правило, стосується комп’ютерного підрахунку балів у кваліфікаційних іспитах.

Для того, щоб письмову роботу можна було оцінити, учасник тестування повинен набирати текст на комп’ютері. Залежно від мети тесту, системі AES може знадобитися обробка есе перед його оцінюванням. Наприклад, якщо кандидат написав есе великими літерами, AES перетворить їх на маленькі, щоб не сприймати їх як абревіатури. Крім того, орфографічні словники гарантуватимуть, що обидва варіанти “organise” та “organize”, наприклад, оцінюватимуться як правильні в міжнародних тестах з англійської, таких як IELTS.

Існує дві типові моделі AES:

Для того, щоб побудувати модель бальних оцінок, необхідно зробити три кроки. По-перше, потрібно визначити набір змінних, що мають відношення до конструкції, яка буде оцінюватися. Наприклад, ми можемо використовувати таку змінну, як лексична щільність, щоб оцінити ознаку, яка називається ” Vocabulary range and accuracy “. Далі необхідно проаналізувати та розкласти велику кількість навчальних есе на набір даних. По-третє, використати ці в моделях, щоб з’ясувати, наскільки добре вони прогнозують оцінки експертів. Після цього визначається найкраща комбінація змінних та їх зважувань.

Згідно з нещодавнім опитуванням, сучасні системи AES намагаються оцінити різні характеристики якості есе, щоб надати зворотній зв’язок користувачам. Ці характеристики включають наступні елементи:

• граматичність: чи дотримано граматичних правил
• використання: використання прийменників, вживання слів
• механіка: чи дотримано правил орфографії, пунктуації, написання великих літер
• стиль: як письменник добирає слова та варіює структури речень
• доречність: наскільки зміст есе відповідає сценарію
• організація: наскільки добре письменник структурує есе
• розвиток ідей за допомогою прикладів
• цілісність: доречне використання перехідних фраз
• узгодженість: відповідні переходи між ідеями
• ясність тверджень
• переконливість: чи основний аргумент переконливий

Такий фідбек має на меті допомогти автору есе визначити, які його аспекти потребують вдосконалення.

Яким же чином це стосується штучного інтелекту? Безпосередньо, адже саме тоді, коли машина може оцінювати написані людиною есе, що вимагає певного досвіду і знань (за принципом людського мозку, тобто мислити, розпізнавати та самонавчатись), ми можемо сказати, це і є штучний інтелект. Машинне навчання — це застосунок штучного інтелекту (ШІ), що надає системам здатність автоматично навчатися та вдосконалюватися на основі досвіду без явного програмування. Машинне навчання зосереджується на розробці комп’ютерних програм, які можуть отримати доступ до даних та використовувати їх для власного навчання.

Основна ідея цього підходу базується на навчанні бінарних класифікаторів для розрізнення «хороших» та «поганих» есе та на використанні балів для ранжування есе та виставлення їм оцінок. Процес складається з двох етапів: навчального етапу, на якому правила оцінювання отримуються за допомогою різних алгоритмів, та етапу тестування, на якому правила, зібрані на першому етапі, використовуються для визначення найбільш вірогідної оцінки для конкретного есе. Чим більший набір документів , тим більший набір правил можна отримати на етапі навчання, таким чином, точність оцінювання буде вища. Основна частина цих методів, підготовка систем до подальших стадій, створення систем для вивчення нових есе чи досвіду є не що інше, як машинне навчання.

За останні кілька років все більше статистичних методів навчання застосовується для вирішення проблеми автоматизованої категоризації тексту, включаючи регресійні моделі, метод k-найближчих сусідів, Байєсові мережі переконань, дерева рішень, алгоритми навчання за правилами, нейронні мережі та системи індуктивного навчання.

У нашому курсі самопідготовки до IELTS Academic з поглибленим навчанням письма ми використовуємо ШІ для перевірки та оцінки вашого письма. Ви також отримуєте негайний фідбек щодо написаного, коли надсилаєте нам виконані завдання. Наша автоматизована система перевіряє усі практичні завдання, які ви виконуєте, і надає вам миттєвий зворотний зв’язок щодо того, над чим ви повинні працювати, щоб удосконалити свої навички.

ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Як правильно заповнювати пропуски на іспиті IELTS Listening?

Оцінювання говоріння

У той час як автоматизовані системи оцінки навичок письма, читання та аудіювання доступні вже деякий час, системи для оцінювання мовлення лише зараз набувають широкого застосування. Як вони працюють? Чи можуть вони реально оцінити компетенції, які нам потрібні для розмовної комунікації?

У такому тесті, як IELTS, секція “Speaking” відбувається шляхом безпосереднього спілкування екзаменатора та кандидата. Більшість іспитів у Кембриджі все ще потребують двох екзаменаторів, які одночасно перевіряють двох кандидатів. Cambridge English також вивчає можливість дистанційного проведення усних іспитів за допомогою технології відеоконференцій. Однак як можна підготуватися до таких іспитів і отримати миттєвий зворотний зв’язок щодо говоріння, якщо немає напарника для тренування навичок говоріння? Допоможе автоматизоване оцінювання усного мовлення. Такі системи можуть оцінювати сказане та те, як це було сказано, на відміну від систем оцінювання та виправлення вимови.

Існує три моделі, які можуть зробити можливим і точним автоматичне оцінювання говоріння разом із дизайном самого тесту та його завдань.

• Акустична модель може оцінити найімовірніші фонеми або слова серед числа можливостей. Це головний компонент розпізнавача усного мовлення. Таку модель слід навчати або оптимізувати для роботи з набором даних, включаючи радіоподкасти та аудіо з Youtube. Це передбачає поєднання звукового мовлення з його транскрипціями, тобто звуки асоціюються з їх орфографічними зображеннями. Також важливий акцент спікера. Ось чому краще, якщо мовні дані відповідають цільовій групі тесту.
• Мовна модель включає словниковий запас, який, ймовірно, буде використаний у відповіді. Такі слова називаються n-грамами в контексті автоматизованого оцінювання письма чи мовлення. Вони включають набір уніграми, напр. “apple”, біграми “an apple”, триграми “ eating an apple ” тощо. Мовна модель складається з частого повторення таких n-грамів. Наприклад, якщо завдання полягає в описі фотографії дівчини, яка їсть яблуко, то уніграми, біграми та триграми, швидше за все, з’являтимуться у відповіді кандидата досить часто. Виходячи з логіки ШІ, кандидат, швидше за все, належить до певного рівня володіння англійською мовою, якщо він використовує схожий словниковий запас з іними студентами на цьому рівні.
• Скорингова модель стосується методу вибору ознак із процесу розпізнавання мовлення та їх застосування для прогнозування людських оцінок, тобто як ці ознаки поєднуються та формулюються для прогнозування людських оцінок.

ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Яка частина IELTS Speaking найважливіша?

Чи ШІ кращий за вчителя?

Важливо пам’ятати, що технологія автоматизованого підрахунку балів не змушує комп’ютери поводитися як люди. Навпаки, ми можемо запрограмувати машини на виявлення та кількісну оцінку деяких ознак мовлення та письма, їх поєднання та зважування за різними параметрами, а також визначати, які конкретні ознаки та їх зважування найкраще прогнозують оцінку, яку дав би вчитель чи експерт. Таким чином, використання ШІ має певні переваги.

Урахування ваших потреб. Завдяки використанню ШІ для вивчення мов та підготовки до іспитів, ми можемо врахувати потреби більшої кількості кандидатів IELTS. Наша платформа для вивчення мови на основі ШІ дозволяє вам працювати у своєму власному темпі, повторює теми та підкреслює те, що вам потрібно вдосконалити, залучаючи вас до тих завдань, які вам найкраще підходять. Дані також дозволяють нашим викладачам IELTS зрозуміти, що відбувається у головах наших студентів, і прогнозувати їхні подальші результати.

Забезпечення миттєвого зворотного зв’язку. Під час підготовки до іспиту за допомогою ШІ фідбек надходить негайно, що цілком вигідно, оскільки вам не потрібно чекати на результати кілька днів . Він дозволяє побачити помилки, які ви допустили, і ви запам’ятаєте як і зрозумієте, чому їх допустили. Наша платформа автоматично оцінює есе та інші завдання відразу після того, як ви їх виконали, вказуючи на помилки та пропонуючи способи уникнути їх у майбутньому. Це дозволяє виправити свої помилки, швидко покращити письмо та отримати кращі результати у майбутніх тестах. Це також дозволяє нашим викладачам IELTS зрозуміти, чи потрібна вам додаткова підтримка.

Жодних побоювань. Готуючись до IELTS або будь-якого іншого іспиту, більшість студентів боїться його не здати. У разі невдачі ми часто відчуваємо сором і демотивацію. ШІ не докоряє та не критикує, він оцінює вас, не засуджуючи. Отримавши відгук, ви знаєте, над чим і як працювати. Крім того, знаючи свої недоліки, ви можете пройти заняття в Skype із викладачем IELTS. Однак більшість рутинних завдань виконує платформа.

Викладачі стають провідниками та порадниками. Наші викладачі IELTS мають більше часу для аналізу та використання даних, отриманих у процесі навчання, для вдосконалення курсу та платформи, координації процесу навчання та надання більшої підтримки, оскільки всі оцінювання та паперова робота виконуються ШІ.

Гнучкість. Завдяки використанню ШІ на нашій платформі, ви можете навчатися та готуватися до IELTS у будь-якій точці світу у своєму власному темпі, встановлювати власні цілі та виконувати study-plan. Ми пропонуємо план навчання для організації та допомоги у вашій підготовці до IELTS Academic.

Ми віримо, що швидкий та потужний інструмент, такий як ШІ, у поєднанні з людським судженням екзаменаторів, анотаторів, експертів з оцінки, аналітиків даних та викладачів зменшить витрати, заощадить ваш час, підвищить ефективність та забезпечить швидший перехід до бажаних результатів на іспиті IELTS.

ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Як перевіряти IELTS writing