論文の概要: A Framework for Learning Assessment through Multimodal Analysis of
Reading Behaviour and Language Comprehension
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11938v1
- Date: Fri, 22 Oct 2021 17:48:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-25 14:35:34.230765
- Title: A Framework for Learning Assessment through Multimodal Analysis of
Reading Behaviour and Language Comprehension
- Title（参考訳）: 読解行動と言語理解のマルチモーダル分析による学習評価の枠組み
- Authors: Santosh Kumar Barnwal
- Abstract要約: この論文は、どのように異なるスキルを計測し、自動的に得点するかを示している。
また,複数形態の学習者の反応に関する実例を用いて,学習実践がマルチモーダルスキルの変数に与える影響を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Reading comprehension, which has been defined as gaining an understanding of
written text through a process of translating grapheme into meaning, is an
important academic skill. Other language learning skills - writing, speaking
and listening, all are connected to reading comprehension. There have been
several measures proposed by researchers to automate the assessment of
comprehension skills for second language (L2) learners, especially English as
Second Language (ESL) and English as Foreign Language (EFL) learners. However,
current methods measure particular skills without analysing the impact of
reading frequency on comprehension skills. In this dissertation, we show how
different skills could be measured and scored automatically. We also
demonstrate, using example experiments on multiple forms of learners'
responses, how frequent reading practices could impact on the variables of
multimodal skills (reading pattern, writing, and oral fluency).
This thesis comprises of five studies. The first and second studies are based
on eye-tracking data collected from EFL readers in repeated reading (RR)
sessions. The third and fourth studies are to evaluate free-text summary
written by EFL readers in repeated reading sessions. The fifth and last study,
described in the sixth chapter of the thesis, is to evaluate recorded oral
summaries recited by EFL readers in repeated reading sessions.
In a nutshell, through this dissertation, we show that multimodal skills of
learners could be assessed to measure their comprehension skills as well as to
measure the effect of repeated readings on these skills in the course of time,
by finding significant features and by applying machine learning techniques
with a combination of statistical models such as LMER.
- Abstract（参考訳）: 読解は、グラフを意味に翻訳する過程を通じて、文章の理解を得ることと定義されており、重要な学術的スキルである。
その他の言語学習スキル - 読み書き、会話、聞き取りは、すべて、読み理解と結びついている。
第二言語学習者(L2)、特に第二言語学習者(ESL)、外国語学習者(EFL)に対する理解スキルの評価を自動化するためのいくつかの方法が提案されている。
しかし, 本手法は, 読解頻度が理解力に与える影響を解析することなく, 特定のスキルを測定する。
この論文では、異なるスキルを計測し、自動的にスコアを付ける方法を示す。
また,複数形態の学習者の反応を例示し,多形態的スキルの変数(読み方,書き方,口頭フラレンシ)に対して,読解の頻度がどの程度影響するかを実証した。
この論文は5つの研究からなる。
第1および第2の研究では、反復読解(RR)セッションでEFL読者から収集された視線追跡データに基づいている。
第3および第4の研究は,efl読解者による自由テキスト要約を反復読解セッションで評価することである。
論文の第6章で述べられている第5章と最後の研究は、EFL読者が繰り返し読むセッションで朗読した口頭要約を評価することである。
一言で言えば、この論文を通じて、学習者のマルチモーダルスキルを評価できるとともに、重要な特徴を見出し、LMERのような統計モデルを組み合わせて機械学習技術を適用して、繰り返し読みがこれらのスキルに与える影響を経時的に測定できることを示す。
関連論文リスト
- Decomposed Prompting: Unveiling Multilingual Linguistic Structure
Knowledge in English-Centric Large Language Models [12.700783525558721]
GPT-3やLLaMAのような英語中心のLarge Language Models (LLM)は、多言語タスクを実行する素晴らしい能力を示している。
本稿では,シーケンスラベリングタスクにおいて,これらのLLMの言語構造理解を探索するための分解的プロンプト手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T15:15:39Z) - Subspace Chronicles: How Linguistic Information Emerges, Shifts and
Interacts during Language Model Training [56.74440457571821]
我々は、構文、意味論、推論を含むタスクを、200万の事前学習ステップと5つのシードで分析する。
タスクや時間にまたがる重要な学習フェーズを特定し、その間にサブスペースが出現し、情報を共有し、後に専門化するために混乱する。
この結果は,モデル解釈可能性,マルチタスク学習,限られたデータからの学習に影響を及ぼす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-25T09:09:55Z) - Gaze-Driven Sentence Simplification for Language Learners: Enhancing
Comprehension and Readability [11.50011780498048]
本稿では,読解理解を高めるために,新しい視線駆動型文簡略化システムを提案する。
本システムでは、個々の学習者に適した機械学習モデルを導入し、視線特徴と言語特徴を組み合わせて文理解を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-30T12:18:31Z) - Spoken Language Intelligence of Large Language Models for Language
Learning [3.5924382852350902]
教育分野における大規模言語モデル(LLM)の有効性を評価することに注力する。
上記のシナリオにおけるLLMの有効性を評価するために,新しい複数選択質問データセットを提案する。
また,ゼロショット法や少数ショット法など,様々なプロンプト技術の影響についても検討する。
異なる大きさのモデルは、音韻学、音韻学、第二言語習得の概念をよく理解しているが、実世界の問題に対する推論には限界がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-28T12:47:41Z) - Context-faithful Prompting for Large Language Models [51.194410884263135]
大言語モデル(LLM)は世界事実に関するパラメトリック知識を符号化する。
パラメトリック知識への依存は、文脈的手がかりを見落とし、文脈に敏感なNLPタスクにおいて誤った予測をもたらす可能性がある。
我々は, LLMの文脈的忠実度を, 知識の衝突と, 棄権による予測の2つの側面で評価し, 向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-20T17:54:58Z) - Unravelling Interlanguage Facts via Explainable Machine Learning [10.71581852108984]
我々は、説明可能な機械学習アルゴリズムによって訓練されたNLI分類器の内部に焦点をあてる。
我々は、この視点を用いて、NLIと相補的なタスクの両方に対処し、テキストがネイティブまたは非ネイティブ話者によって書かれたかどうかを推測する。
話者のL1を最も示唆する2つの課題を解くのに最も有効な言語特性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-02T14:05:15Z) - Exposing Cross-Lingual Lexical Knowledge from Multilingual Sentence
Encoders [85.80950708769923]
本稿では,多言語言語モデルを用いて,それらのパラメータに格納された言語間語彙の知識量を探索し,元の多言語LMと比較する。
また、この知識を付加的に微調整した多言語モデルにより公開する新しい手法も考案した。
標準ベンチマークの大幅な向上を報告します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-30T13:23:16Z) - Syllabic Quantity Patterns as Rhythmic Features for Latin Authorship
Attribution [74.27826764855911]
我々は、ラテン散文の計算的オーサシップ属性のタスクにおいて、リズミカルな特徴を導出する基盤として、音節量を用いる。
2つの異なる機械学習手法を用いて3つの異なるデータセットを用いて実験を行い、音節量に基づくリズム特徴がラテン散文の著者の識別に有用であることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-27T06:25:31Z) - Probing Pretrained Language Models for Lexical Semantics [76.73599166020307]
類型的多様言語と5つの異なる語彙課題にまたがる系統的経験分析を行った。
我々の結果は、普遍的に維持されるパターンとベストプラクティスを示しているが、言語やタスクにまたがる顕著なバリエーションを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-12T14:24:01Z) - Analyzing Effect of Repeated Reading on Oral Fluency and Narrative
Production for Computer-Assisted Language Learning [2.28438857884398]
繰り返し読み(RR)は、学習者が自信を得て、速度を上げ、単語を自動で処理するのに役立つ。
RRプラクティスに基づいた学習者の口頭反応に関するオープンオーディオデータセットは存在しない。
本稿では,音声,韻律,語彙,構文特性を用いて,英語学習者の口頭流感と物語生成を評価する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-25T11:51:08Z) - ORB: An Open Reading Benchmark for Comprehensive Evaluation of Machine
Reading Comprehension [53.037401638264235]
我々は,7種類の読解データセットの性能を報告する評価サーバORBを提案する。
評価サーバは、モデルのトレーニング方法に制限を課さないため、トレーニングパラダイムや表現学習の探索に適したテストベッドである。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-12-29T07:27:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。