支持葡萄牙语教学评估的合作方法

Luiz Carlos Carchedi, Eduardo Barrére, J. Souza
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摘要

在读写过程中,口语和书面语同样重要。对这一进程进行大规模评估对于负责教育的公共机构来说是至关重要的。在自动语音识别(ASR)工具的帮助下,可以自动评估口语,从而允许其大规模使用;然而,当自动化时,在某些情况下,该过程无法定义所执行读取的质量。在这种情况下,它需要人类的参与。这项工作的目标是提出一个计算解决方案来支持大规模的口头评估。这项工作提出了一个协作解决方案,以补充自动大规模的口头评价。所提出的结果加强了解决方案的可行性。Resumo。杜兰特o processo de alfabetizacao fluencia na法拉e道重要quanto一linguagem escrita。A avalaliapr o em larga escala desse process ' s fundamental para s órgãos públicos responsáveis pela educa o。Com o auxila ' lio de ferramentas de reconhecimento automático de fala (ASR),{{{{{{{}}{{{}}}{{{}}}{{}}}{{}}}}}允许在大型数据库中使用。Contudo,哈卡索em o processo nao consegue realizar乌玛classificacao adequada da leitura e,这里卡索,e preciso o envolvimento humano。【目的】:建立协作性、互补性、有效性、 : automática da fluência。其结果是,代表们提出了改革方案,并提出了解决方案。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Abordagem colaborativa para apoio à avaliação do ensino de português
During the literacy process, orality is as important as written language. The large-scale evaluation of this process is fundamental for public bodies responsible for education. With the aid of automatic speech recognition (ASR) tools, it is possible to automate the evaluation of orality, which allows its use on a large scale; however, when automated, there are cases where the process can not define the quality of the reading performed. In such cases, it requires human involvement. The goal of this work is present a computational solution to support a orality evaluation in large scale. This work presents a collaborative solution to complement the automatic large scale evaluation of orality. The results presented reinforce the viability of the solution. Resumo. Durante o processo de alfabetização, a fluência na fala é tão importante quanto a linguagem escrita. A avaliação em larga escala desse processo é fundamental para os órgãos públicos responsáveis pela educação. Com o auxı́lio de ferramentas de reconhecimento automático de fala (ASR), é possı́vel automatizar a avaliação da fluência na fala, o que permite o seu uso em larga escala. Contudo, há casos em que o processo não consegue realizar uma classificação adequada da leitura e, nesses casos, é preciso o envolvimento humano. O objetivo desse trabalho é apresentar uma solução colaborativa para complementar a avaliação automática da fluência na fala em larga escala. Os resultados apresentados reforçam a viabilidade da solução.
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