Bilgisayarlı İngilizce testlerinin sade İngilizce açıklanması

ɫèAV Languages
Dizüstü bilgisayarda yazan bir çift el

Araştırmalar, otomatik puanlamanın, bir kişinin İngilizceustalığını değerlendirirken insan denetçilerden daha güvenilir ve objektif sonuçlar verebileceğini göstermiştir. Bunun nedeni, otomatik bir puanlama sisteminin, sınava giren kişinin görünümü veya beden dili gibi alakasız faktörlerden etkilenebilen insanlardan farklı olarak tarafsız olmasıdır. Ek olarak, otomatik puanlama, daha aşina oldukları aksanları tercih edebilecek insan sınav görevlilerinin aksine, bölgesel aksanları eşit şekilde ele alır. Otomatik puanlama aynı zamanda sözlü veya yazılı bir test sorusu yanıtının bireysel özelliklerinin birbirinden bağımsız olarak analiz edilmesine olanak tanır, böylece dilin bir alanındaki zayıflık diğer alanların puanlamasını etkilemez.

, daha doğru, objektif, güvenli ve ilgili bir İngilizcetesti talebine yanıt olarak oluşturulmuştur. Otomatik puanlama sistemimiz, sınavın merkezi bir özelliğidir ve sınava giren kişi kim olursa olsun veya sınava nerede girilirse girilsin doğru, objektif ve ilgili sonuçların sunulmasını sağlamak için hayati önem taşır.

Doğruluğu sağlamak için puanlama sisteminin geliştirilmesi ve doğrulanması

PTE Academic'in otomatik puanlama sistemi, kapsamlı araştırma ve saha testlerinden sonra geliştirilmiştir. Bir prototip test geliştirildi ve 158 farklı ülkeden 126 farklı ana dil konuşan 10.000'den fazla test katılımcısından oluşan bir örneğe uygulandı. Bu veriler toplandı ve hem yazılı hem de sözlü PTE Academic öğeleri için otomatik puanlama motorlarını eğitmek için kullanıldı.

Bunu yapmak için, birden fazla eğitimli insan işaretleyici her cevabı değerlendirir. Bu sonuçlar, Google Arama veya Apple'ın Siri'si gibi sistemler tarafından kullanılanlara benzer şekilde makine öğrenimi algoritmaları için eğitim materyali olarak kullanılır. Model, her yanıtın alması gereken puanlarla ilgili ilk tahminlerde bulunur, daha sonra nasıl olduğunu iyi görmek için gerçek puanlara başvurur, kendini birkaç yönde ayarlar, ardından eğitim setini tekrar tekrar gözden geçirir, maksimum doğru bir çözüme ulaşana kadar ayarlar ve geliştirir - ideal olarak insan derecelendirme kümesini tahmin etmeye çok yaklaşan bir çözüm.

Bu model, eğitildikten ve yüksek düzeyde performans gösterdikten sonra, tıpkı insan işaretleyicilerin yapacağı gibi yeni yanıtlar alabilen bir işaretleme algoritması olarak kullanılır. Bu sistem tarafından verilen puanlar ile eğitilmiş insan belirteçleri arasındaki korelasyonlar oldukça yüksektir. ɫèAV'ın sistemi ile bir insan değerlendirici arasındaki standart ölçüm hatası, bir insan değerlendirici ile diğeri arasındaki hatadan daha azdır - başka bir deyişle, makine puanları bir çift insan puanlayıcı tarafından verilenlerden daha doğrudur, çünkü önyargı ve güvenilmezliğin çoğu onlardan sıkılmıştır. Genel olarak, bir makine puanlama sistemini, insan derecelendirmelerinden en iyi şeyleri alan ve ardından idealize edilmiş bir insan işaretleyici gibi davranan bir sistem olarak düşünebilirsiniz.

ɫèAV, makine puanlarının yetenekli insan puanlayıcılar tarafından verilen puanlarla tutarlı bir şekilde karşılaştırılabilir olmasını sağlamak için puanlama doğrulama çalışmaları yürütür. Burada, yeni bir dizi test alıcısı yanıtı (makine tarafından asla görülmez) hem insan puanlayıcılar hem de otomatik puanlama sistemi tarafından puanlanır. Araştırmalar, PTE Academic altında yatan otomatik puanlama teknolojisinin, dikkatli insan uzmanlardan elde edilenlerle karşılaştırılabilir puanlar ürettiğini göstermiştir. Bu, otomatik sistemin, test katılımcılarının dil becerilerini değerlendirirken bir insan değerlendirici gibi "hareket ettiği", ancak bunu bir makinenin hassasiyeti, tutarlılığı ve nesnelliği ile yaptığı anlamına gelir.

ɫèAV'ın Ordinate teknolojisi ile konuşma yanıtlarını puanlama

PTE Academic konuşulan kısmı, ɫèAV'ın Ordinate teknolojisi kullanılarak otomatik olarak puanlanır. Ordinat teknolojisi, konuşma tanıma, istatistiksel modelleme, dilbilim ve test teorisi alanlarında yıllarca süren araştırmalardan kaynaklanmaktadır. Teknoloji, akıcı ve ikinci dil konuşan İngilizce konuşmacılardan gelen konuşmaları analiz etmek ve otomatik olarak puanlamak için özel olarak tasarlanmış tescilli bir konuşma işleme sistemi kullanır. Ordinate puanlama sistemi, sınava girenlerin sözlü yanıtlarından sadece hız, zamanlama ve ritim gibi kelimelerin yanı sıra seslerinin gücü, vurgusu, tonlaması ve telaffuz doğruluğu gibi yüzlerce bilgi toplar. Biraz yanlış telaffuz edilen kelimeleri bile tanımak için eğitilmiştir ve yanıtın içeriğini, alaka düzeyini ve tutarlılığını hızlı bir şekilde değerlendirir. Özellikle, sözlü yanıtın anlamı değerlendirilir ve bu modellerin söylenenlerin yüksek bir puanı hak edip etmediğini değerlendirmesini mümkün kılar.

Intelligent Essay Assessor™ (IEA) ile yazma yanıtlarını puanlama

PTE Academic yazılı kısmı, ɫèAV'ın son teknoloji Bilgi Analizi Teknolojileri™ (KAT) motoru tarafından desteklenen otomatik bir puanlama aracı olan Intelligent Essay Assessor™ (IEA) kullanılarak puanlanır. 20 yılı aşkın araştırma ve geliştirmeye dayanan KAT motoru, bir öğrenci tarafından belirli bir komut istemine yanıt olarak yazılan bir makale gibi metnin anlamını otomatik olarak değerlendirir. KAT motoru, Gizli Anlamsal Analiz (LSA) olarak bilinen matematiksel yaklaşımın tescilli bir uygulamasını kullanarak yazmayı yetenekli insan puanlayıcılar kadar doğru bir şekilde değerlendirir. LSA, ilgili metnin büyük gövdelerini ve anlamlarını analiz ederek dilin anlamını değerlendirir. Bu nedenle, LSA kullanarak, KAT motoru metnin anlamını bir insan gibi anlayabilir.

PTE Academic İngilizce hangi yönlerini değerlendiriyor?

Yazılı puanlama

Sözlü puanlama

  • Kelime seçimi
  • Dilbilgisi ve mekanik
  • Fikirlerin ilerlemesi
  • Organizasyon
  • Stil, ton
  • Paragraf yapısı
  • Gelişim, tutarlılık
  • Bakış açısı
  • Görev tamamlama
  • Cümle ustalığı
  • İç
  • üç
  • ٴğܱܰ
  • öԾş
  • Tonlama
  • ııı
  • ışܱܰܳܰ
  • Edimbilim

ɫèAV'dan daha fazla blog

  • A teacher sat at a table with students helping them work

    GSE Teacher Toolkit: Teaching mixed ability classes

    By Sara Davila
    Okuma zamanı: 4 minutes

    One of the biggest challenges for language teachers is teaching a mixed ability class. Students with different levels and abilities will always be present in our classrooms. So, how can we use the to improve mixed ability teaching? Let’s find out.

    How to teach mixed-ability classes

    Differentiated instruction is the best way to address the challenges of mixed ability classrooms. This is a method that helps teachers adjust aspects of the curriculum to match the different levels ofstudents.*This practice ensures that all learners are meeting course outcomes, even though their learning experience may be varied anddifferent.

    In order to differentiate instruction and support students with different needs, teachers can change:

    • the content being taught
    • the process used to teach
    • the product students create
    • the environment where learning takes place

    Adjusting the content tends to be the most obvious way to support learners. So, teachers who want to engage with differentiated instruction in mixed ability classrooms often find themselves producing a lot of content. This is greatas a way tosupport learners. However, creating new content or leveling existing content is time-consuming, and it can become a real challenge for teachers.

    Content vs process

    Instead of adjusting your content, you can use the GSE Teacher Toolkit to adjust your process. When you’re not creating lots of new content, you’ve got more time to consider how to teach new language to your students and how they can show what they’ve learned.The GSE Teacher Toolkit helps teachers to focus on the process and language production of learners, rather than the content you are teaching.

    This means less work for you, and more engagement from your students, no matter what their level is. And the GSE Teacher Toolkit can help you understand the skills we can expect students to demonstrate. So how does this work in practice? Let’stake a look.

  • Teacher stood at the front of the class writing on a interactive whiteboard

    GSE Teacher Toolkit: Planning a communicative grammar lesson

    By Sara Davila
    Okuma zamanı: 4 minutes

    Planning grammar lessons with the GSE Teacher Toolkit

    Grammar is one of the core areas of language teaching. Often, new teachers are nervous about teaching it, but sooner or later, all English teachers will have to get to grips with it. Whether you love or hate teaching grammar to your students, the makes planning a successful grammar lesson easier than ever.

    When it comes to planning a grammar-focused lesson, there are two main strategies to choose from: a communicative approach or a focus-on-form approach. The communicative approach is more commonly used.

    So, let’s have a look at how the GSE Teacher Toolkit can help you plan a communicative grammar lesson that is effective and engaging for your students.

    Teaching communicative grammar

    When you’re planning a grammar lesson, you want to be sure there is a reason for students to use the grammar point that you’re going to teach. That way, your students will be more motivated to learn the form and practise using it correctly.

    Using and applying grammar generally requires producing something. That’s why grammar, as an enabling skill, is often aligned to speaking and writing, the productive skills. When you want your students to use or produce a particular grammar form, you can begin by looking for the associated skills in speaking and writing.

    Choosing a skill to teach

    Imagine that you have a class that is learning at an A2 level (35 - 40 on the GSE range). You’ll want to help them work towards A2+/B1. So, it’s a good idea to plan lessons around skills that are in your target GSE range to push their progress.

    In order to plan an A2+ range speaking class, you can filter the GSE Teacher Toolkit to look in your target learning range for specific skills to teach:

  • Students sat at a desk looking at a textbook together, with a teacher pointing to it

    Real-world English: How GSE Job Profiles bridge learning and work

    By Sara Davila
    Okuma zamanı: 5 minutes

    Did you know that improving your English proficiency can increase earning potential by up to 50% and safeguard your career against AI? Recent research by ɫèAV highlights that English is not just a skill but a career-defining advantage in today’s globalized workplace. For millions of adult learners, the journey from the classroom to the workplace requires more than general conversational abilities—it’s about gaining targeted, job-ready skills as quickly as possible. For English language educators, understanding what “jDz-𲹻” English is and how to identify “jDz-𲹻” skills can provide a significant advantage in ensuring learners are prepared to communicate effectively and collaborate with their future coworkers.

    That’s where the Global Scale of English (GSE) Job Profiles comes in. For educators and program developers, it offers a bridge between real-world job skills and the English learners need to perform them. Whether you’re creating programs for nursing assistants, hospitality workers, or IT professionals, this tool ensures that learners build the precise English skills they need to thrive in their roles.

    Let’s walk through how to create a GSE Job Profile and explore its practical use for building programs that align with today’s professional realities.