論文の概要: Language Proficiency Assessment from Eye Movements in Naturalistic Passage Reading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.30583v1
• Date: Mon, 31 Aug 2026 10:57:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-01 18:31:31.356375
• Title: Language Proficiency Assessment from Eye Movements in Naturalistic Passage Reading
• Title（参考訳）: 自然主義的パッセージ読解における眼球運動からの言語習熟度評価
• Abstract要約: 標準言語の習熟度テストは語彙、文法、読解クイズといった言語的タスクに依存している。 本稿では,読取時の眼球運動の行動軌跡から言語習熟度を予測するための,認知的動機付け型アプローチを提案する。 眼球運動に基づく熟練度テストにおける2つの重要なオープンな疑問に対処する:(1) 読者の母国語と英語との近さを反映する潜在的なスコアリングバイアス、(2) 信頼性。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.868319717279586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Standard language proficiency tests rely on linguistic tasks such as vocabulary, grammar and reading comprehension quizzes. An alternative, cognitively motivated approach, introduced in Berzak et al. (2018), proposed instead to predict language proficiency from behavioral traces of eye movements in reading. In this work, we validate and extend this approach from single sentences to more naturalistic reading of contextualized passages in English as a second language, new proficiency measures, prediction models, and reading in an information seeking regime. We find that the approach is effective in all these evaluations. We further address two key open questions on eye movement based proficiency testing: (1) potential scoring biases that reflect the proximity of the reader's native language to English, which may undermine validity, and (2) its reliability. We find that eye movement based proficiency scores are indeed biased towards L1s that are linguistically closer to English. We propose a score debiasing method which effectively remedies this issue. The reliability analyses suggest that eye movement proficiency scores are more reliable than standard language proficiency scores. Overall, our results strengthen and broaden the empirical foundations for future eye movement based language assessment technologies.
• Abstract（参考訳）: 標準言語の習熟度テストは語彙、文法、読解クイズといった言語的タスクに依存している。 2018年にBerzak et al(英語版)で紹介された、認知に動機づけられた別のアプローチは、読書における眼球運動の行動トレースから言語習熟度を予測することを提案した。 本研究では,このアプローチを単一文から,第二言語としての英語の文脈化文のより自然な読解,新しい習熟度尺度,予測モデル,情報検索体制における読解まで検証し,拡張する。 このアプローチは,これらすべての評価に有効であることがわかった。 さらに,眼球運動に基づく熟練度テストに関する2つの重要なオープンな質問に対処する:(1) 読者の母国語と英語との近さを反映する潜在的なスコアリングバイアス,(2) 信頼性。 眼球運動に基づく習熟度スコアは、言語的に英語に近いL1に偏っていることがわかった。 本稿では,この問題を効果的に改善するスコアデバイアス法を提案する。 信頼性分析の結果,眼球運動能力スコアは標準言語能力スコアよりも信頼性が高いことが示唆された。 その結果,将来の眼球運動に基づく言語アセスメント技術の実証的基盤が強化され,さらに拡大された。

関連論文リスト

• LANG: Reinforcement Learning for Multilingual Reasoning with Language-Adaptive Hint Guidance [77.58408743830314]
  強化学習は大規模言語モデルにおける多段階推論の強化に有効であることが証明されている。 しかし、その利点は多言語文脈に完全には翻訳されていない。 我々は、言語条件付きヒントを利用して、英語以外の推論タスクの探索をガイドする新しいフレームワークを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-21T14:47:52Z)
• A Comprehensive Evaluation of Multilingual Chain-of-Thought Reasoning: Performance, Consistency, and Faithfulness Across Languages [48.68444770923683]
  マルチリンガル・チェーン・オブ・ソート(CoT)推論の最初の包括的研究について述べる。 LRMがターゲット言語ですぐに考えることができる場合、言語コンプライアンス、解答精度、解答一貫性を計測する。 思考の痕跡の質と有効性は、素早い言語によって大きく異なることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-10T17:06:50Z)
• Readability Formulas, Systems and LLMs are Poor Predictors of Reading Ease [4.868319717279586]
  我々は、視線追跡を用いたオンライン読解手段を用いて、読みやすさとリアルタイム読みやすさの基本的な側面に焦点を当てた。 この評価を従来の可読性の公式、現代の機械学習システム、教育で使用される商用システムに適用すると、これらはすべて英語で読みやすいという予測が下手であることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-16T14:51:44Z)
• Unknown Word Detection for English as a Second Language (ESL) Learners Using Gaze and Pre-trained Language Models [24.607431783798425]
  本稿では,テキストの内容と視線軌跡に基づいて未知語の確率を高精度に予測する,トランスフォーマーに基づく機械学習手法であるEyeLingoを提案する。 20名を対象にした調査では, 精度は97.6%, F1スコアは71.1%であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-14T18:57:04Z)
• Fine-Grained Prediction of Reading Comprehension from Eye Movements [1.2062053320259833]
  本研究は, 視線運動からの読解理解を, 通路上の1つの質問のレベルで予測する作業に焦点をあてる。 3つの新しいマルチモーダル言語モデルと,文献から得られた先行モデルのバッテリを用いて,この課題に取り組む。 評価の結果,目の動きは,視力の把握に有用な信号を含んでいることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T13:55:06Z)
• Disentangling Dialect from Social Bias via Multitask Learning to Improve Fairness [16.746758715820324]
  本稿では,構文的および語彙的バリエーションを組み込む補助課題として,方言をモデル化するマルチタスク学習手法を提案する。 アフリカ系アメリカ人の英語方言を用いた実験では、共通学習アプローチと方言モデリングを補完することで、その公正さが向上することを示す実証的証拠を提供する。 その結果、マルチタスク学習は最先端の性能を達成し、偏りのある言語の性質をより確実に検出するのに役立つことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T12:39:39Z)
• Disco-Bench: A Discourse-Aware Evaluation Benchmark for Language Modelling [70.23876429382969]
  本研究では,多種多様なNLPタスクに対して,文内談話特性を評価できるベンチマークを提案する。 ディスコ・ベンチは文学領域における9つの文書レベルのテストセットから構成されており、豊富な談話現象を含んでいる。 また,言語分析のために,対象モデルが談話知識を学習するかどうかを検証できる診断テストスイートを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-16T15:18:25Z)
• BabySLM: language-acquisition-friendly benchmark of self-supervised spoken language models [56.93604813379634]
  音声表現を学習するための自己指導技術は、人間のラベルを必要とせずに、音声への露出から言語能力を高めることが示されている。 語彙および構文レベルで音声言語モデルを探索するために,言語習得に親しみやすいベンチマークを提案する。 テキストと音声のギャップを埋めることと、クリーンな音声とその内話のギャップを埋めることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T12:54:38Z)
• Unveiling Cross Modality Bias in Visual Question Answering: A Causal View with Possible Worlds VQA [111.41719652451701]
  まず、言語と視覚のバイアスを同時に引き起こす相反する効果をモデル化する。 次に、この効果の影響を除去するための反実的推論を提案する。 提案手法は,VQA-CP v2データセットの最先端手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T09:02:58Z)
• Simple Linguistic Inferences of Large Language Models (LLMs): Blind Spots and Blinds [59.71218039095155]
  我々は,ほとんどの人間が自明に感じる単純な推論タスクにおいて,言語理解能力を評価する。 我々は, (i) 文法的に特定された含意, (ii) 不確実性のある明らかな副詞を持つ前提, (iii) 単調性含意を目標とする。 モデルはこれらの評価セットに対して中程度から低い性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T06:41:09Z)
• Relationship of the language distance to English ability of a country [0.0]
  本稿では,言語間の意味的相違を測る新しい手法を提案する。 提案するセマンティック言語距離の有効性を実証的に検討する。 実験の結果, 言語距離は, 国の平均英語能力に負の影響を及ぼすことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T02:40:00Z)
• Cross-Lingual Speaker Identification Using Distant Supervision [84.51121411280134]
  本稿では,文脈推論の欠如や言語間一般化の低さといった問題に対処する話者識別フレームワークを提案する。 その結果,2つの英語話者識別ベンチマークにおいて,従来の最先端手法よりも9%の精度,5%の精度で性能が向上することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T20:49:44Z)

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。