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

  • Two teenagers sat at a desk in a classroom working together in front of a laptop

    My lifelong learning journey: Why learning English never stops

    By Zarela Cruz
    Okuma zamanı: 4 minutes

    My journey with English began in the unlikeliest of places: a mining camp in southern Peru. As a child, I was fascinated by American culture – the movies, the music, the seemingly limitless world that English opened up. For me, the language was a gateway leading to a deeper understanding and feeling of belonging, making me part of their culture.

  • A classroom scene with a teacher and diverse students engaged in learning, using laptops on desks, in a brightly lit room.

    Is game-based learning technology a waste of time?

    By
    Okuma zamanı: 4 minutes

    We feel that game-based learning (GBL) is a waste of time… if not properly understood. Even then, one could argue that "wasting time" is a vital part of learning and perhaps we need to stop insisting that every second counts.

    Game-based learning vs. Gamification: Understanding the difference

    Let’s begin by first addressing the term "game-based learning" and how it compares to its doppelgänger, gamification. Gamification is the application of game mechanics and dynamics to non-game contexts to solve problems, engage users and promote desired behaviours. For example, rewarding acheivements with points, awards or badges for achievement, levelling up, using avatars, quests and collaboration are all gamification features, which elevate games above the mundane activities of normal life.

    The principles of gamification have been applied to the retail and services sectors for years: think of airlines' frequent flyers programs, pubs and bars running "happy hours" promotions, WeightWatchers' points-counting, Foursquare's badges for visiting new places. There are hundreds of examples of where game dynamics have been introduced into non-game contexts to influence behaviour and bring about a desired result.

    Game-based learning in action: More than just play

    Gamification does not refer to the straightforward use of games (whether digital or otherwise) as part of a teaching or learning interaction. A teacher using the board game Monopoly in the classroom to demonstrate the idea of rent is not gamifying the learning environment; they are involving learners in game-based learning. GBL refers to the use of games as tools: as devices for opening discussion, presenting concepts or promoting learner engagement within clearly defined learning objectives, in other words, learning through playing games. Gamification is the appropriation of those principles, mechanics and dynamics that make games work in order to promote engagement or engender a desired outcome.

    Teachers have long introduced games into the learning environment – such as Kim’s Game, Pelmanism and Guess Who? – and the uptake of GBL with digital games is particularly well demonstrated by the work being done by the Institute of Play, and the growing popularity of the likes of Minecraft and SimCity in schools. In terms of our immediate ELT context, pretty much any video game can be repurposed for language learning, in the same way a text, song or website can be. Take, for example, the indie game . Although there is no actual spoken language in the game, the platform puzzle format lends itself perfectly to practising language around predictions or conditionals ("If I pull that lever, the door will open"), recounting events ("I was chased by a giant spider!"), strategising and so on. In this post, we will be referring to existing digital games that have been appropriated into a learning context, as opposed to games that have been designed with a specific educational use in mind.

    Sharma and Barrett’s definition of blended learning provides a useful context for approaching the use of digital games in such modalities, notably the combination of “a face-to-face classroom component with an appropriate use of technology”. We’re making no assumptions about whether the games are being accessed in the classroom, on mobile or online at home. The blend isn’t defined by where a learner is, but by how their use of technology supports and enhances their contact with the teacher.

    The notion of appropriateness in Sharma and Barrett’s definition is critical as, in the case of a GBL project, it assumes a teacher has a familiarity with both the tech and content accessibility of a selected game. Acquiring that level of familiarity with a game requires a certain amount of time engaging with it to determine its fit for the needs of the learners, an activity which might easily be considered off task when compared to the other demands being made on an educator’s schedule.

    How GBL fuels engagement and deeper learning

    The benefits of GBL with digital games are potentially quite profound, however. First, studies indicate that playing video games in general can stimulate the generation of neurons and enhance connectivity between the regions of the brain responsible for memory formation, spatial orientation and strategic thinking. The right pairing of game and learning objectives could be argued to promote situated cognition, a theory that knowledge is constructed through – and inseparable from – social interactions and the context in which they take place. A learner immersed in SimCity stands a much greater chance of understanding the principles of taxation and the provision of public services through playing the role of a mayor, for example, than a learner being walked through the annual budget. As Lim et al. state: “games are effective because learning takes place within a meaningful context where what must be learned is directly related to the environment in which learning and demonstration take place”.

    Early-stage research on mirror neurons is adding a new aspect to the discussion around the immediacy of playing games. In short, mirror neurons suggest that when we observe someone performing an action, there is a brief moment in which our brain cells fire as if we are carrying out that action ourselves. The boundary between observer (player) and observed (in-game character) becomes blurred for a split second. A lot can happen in that split second.

    In addition to the benefits of an immersive, neuron-stroking experience, games demonstrably promote learner engagement by introducing the F-bomb into the mix (fun). They also have the capacity to provide an unrivalled social experience, as in the case of MMORPGs (massively multiplayer online role-playing games). As an example, consider how a leading MMORPG game, World of Warcraft, is applied in learning environments.

    Addressing concerns and embracing change

    However, there are often deep-seated cultural aversions to the use of games in an educational context that GBL initiatives are required to overcome. Critics have said that digital games are anti-social, that they rot your attention span, that they are not legitimate, validated learning resources. Although there is not yet a body of research that can empirically confirm or debunk the effectiveness of games used for learning, surely watching a learner plan, execute and evaluate a project in Minecraft with classmates suggests that those objections are based on dated assumptions. The language learning space in particular is still very much attached to a coursebook paradigm that is predicated on levels and a clearly defined syllabus. Perhaps GBL is too much at odds with an established business model that is the bedrock of too many large education organisations.

    So is GBL a waste of time? We’d argue that it is when its potential is not properly recognised and it is treated as light relief. Games are dynamic, engaging resources capable of delivering experiences and drawing connections that can really ignite a student’s learning experience. Furthermore, they bring a playful and unpredictable aspect to the learning process.

  • Four young adults are sitting together outdoors, engaged in conversation with books and a smartphone, near a modern building.

    10 top study tips for neurodivergent learners

    By
    Okuma zamanı: 5 minutes

    Every student deserves a chance to succeed. Neurodivergent students – those with ADHD, dyslexia, autism or other neurological differences – have special strengths and perspectives. But usual studying methods don’t always fit their needs. The good news is that with the right tools and strategies, neurodivergent learners can study better, feel less frustrated and reach their full potential.

    Here are a few tips to help neurodivergent learns optimize study sessions: